【摘 要】
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为了解决DCNN计算量大的问题,文章提出了一种基于PCA的深度可分离卷积的滤波器剪枝方法.首先,采用深度可分离卷积代替ResNet中的普通卷积.先使用逐通道卷积在空间维度上进行分离,以增加网络宽度并扩大特征提取范围,再利用逐点卷积降低普通卷积操作的计算复杂度.其次,采用PCA降维区分堆叠的相似过滤器,不仅缓解维度灾难而且压缩数据的同时最小化信息损失.实验结果表明,该方法能显著提升深度卷积神经网络模型的计算速度和准确度,并进一步压缩模型大小.在cifar10上,减少了ResNet56上约41％的参数量,并且
【机 构】
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长江大学 计算机科学学院,湖北 荆州 434000
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为了解决DCNN计算量大的问题,文章提出了一种基于PCA的深度可分离卷积的滤波器剪枝方法.首先,采用深度可分离卷积代替ResNet中的普通卷积.先使用逐通道卷积在空间维度上进行分离,以增加网络宽度并扩大特征提取范围,再利用逐点卷积降低普通卷积操作的计算复杂度.其次,采用PCA降维区分堆叠的相似过滤器,不仅缓解维度灾难而且压缩数据的同时最小化信息损失.实验结果表明,该方法能显著提升深度卷积神经网络模型的计算速度和准确度,并进一步压缩模型大小.在cifar10上,减少了ResNet56上约41％的参数量,并且极大的缩短了模型运行的时间.
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