[发明专利]一种基于特征图稀疏化的卷积神经网络剪枝方法有效
申请号: | 202010066747.2 | 申请日: | 2020-01-20 |
公开(公告)号: | CN110874631B | 公开(公告)日: | 2020-06-16 |
发明(设计)人: | 卓成;闫心刚 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 刘静 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于特征图稀疏化的卷积神经网络剪枝方法,涉及如何压缩卷积神经网络减少其参数量和计算量以便于实际部署;在训练过程中,通过在损失函数中增加对激活层之后的特征图L1或L2正则化,使相应的特征图通道具有不同的稀疏度,在一定剪枝率下根据特征图通道的稀疏度剪去相应通道对应的卷积核,微调剪枝后网络获得新的准确度,根据剪枝前后的准确度变化调节剪枝率,经过多次迭代,寻找近最优剪枝率,在满足准确度不下降的条件下,实现最大程度的剪枝。该方法大大减少了卷积神经网络的参数量和计算量。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 特征 稀疏 卷积 神经网络 剪枝 方法 | ||
【主权项】:
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