常见的参数剪枝方法包括:全局剪枝、局部剪枝和结构剪枝。全局剪枝是指在整个模型中统一地减少参数数量;局部剪枝是指在每个层次上独立地减少参数数量;结构剪枝是指通过调整模型的结构,如剔除某些层次或通道,实现参数剪枝。 参数剪枝的优点是可以显著减少模型的存储和计算成本,但也存在一定的缺点,如剪枝后的模型稀疏性不够...
一、参数剪枝 参数剪枝是指通过一定的策略去除网络中的部分权重参数,从而减少网络的参数量。剪枝的策略主要包括结构化剪枝和非结构化剪枝两种。 结构化剪枝是指对网络中的整个通道或层进行剪枝,保持网络的结构一致性。这种剪枝方法相对比较简单,但剪枝后的网络结构可能不够灵活,对模型性能有一定的影响。 非结构化剪枝则...
因此,在实际应用中,需要根据具体情况进行调整和优化。 总之,DCFF剪枝是一种有效的卷积神经网络剪枝方法,可以在保证模型性能的同时,实现模型的紧凑化。随着人工智能技术的不断发展,DCFF剪枝方法将在更多的领域得到应用。
金融界2024年12月7日消息，国家知识产权局信息显示，苏州鸿鹄骐骥电子科技有限公司取得一项名为“一种面向工业生产应用的卷积神经网络剪枝方法”的专利，授权公告号 CN 114638355 B，申请日期为 2022年1月。本文源自：金融界 作者：情报员
,构建超图模型,获得超图关联矩阵;根据超图谱聚类算法和预设剪枝率,进行卷积核特征聚类并生成聚类生成卷积核聚类结果;基于卷积核聚类结果对进行剪枝,生成卷积神经网络并进行训练,直至满足目标网络性能;将下一卷积层作为当前卷积层,继续剪枝,直至所有卷积层均完成剪枝,由此,实现了对经典卷积神经网络模型的轻量化,在高剪枝...
常用的参数剪枝方法包括结构剪枝、权重剪枝和通道剪枝等。结构剪枝是指通过减少网络的层数或者宽度来减少模型的参数数量,例如通过去掉一些不重要的层或者减少层中的节点数量来实现。而权重剪枝则是指将权重值较小的参数直接剔除或者置零,从而实现模型参数的稀疏化。通道剪枝则是指通过去除一些对模型贡献较小的通道(...
局部剪枝是指在每个卷积层中进行参数剪枝,根据参数的重要性来决定是否剪枝。这种方法可以更精细地选择剪枝参数,但算法复杂度较高。 二、参数稀疏化的原理和方法 参数稀疏化是指将CNN模型中的一些参数设置为零,从而减少模型的稠密度,提高模型的稀疏性。稀疏化方法主要包括权重剪枝、矩阵分解和量化压缩等。 权重剪枝是通...
11 p. 地震数据非稳态稀疏约束时频分析理论与方法研究 56 p. 一种动态剪枝的协同稀疏表示分类方法研究及应用 6 p. 基于剪枝与量化的卷积神经网络压缩方法 80 p. 基于稀疏与低秩约束的高光谱遥感图像恢复方法研究 61 p. 基于全变差稀疏约束的磁共振快速重构方法研究 124 p. 基于稀疏约束的心脏运动估计方...
本发明提出了一种用于卷积神经网络模型的剪枝方法,以BN层中的放缩因子γ作为评判该网络连接重要性的手段,基于该手段设计出稀疏训练的目标函数,将训练好的稀疏网络按照设定的剪枝率进行网络裁剪,最终实现在性能不降低的前提下,获得压缩模型。本发明能够大幅度缩减模型存储的空间占有率和提升模型预测实时性。 二、法律状态...
澜起科技取得用于对神经网络中卷积层进行剪枝的方法和装置专利 金融界2025年1月29日消息，国家知识产权局信息显示，澜起科技股份有限公司取得一项名为“用于对神经网络中卷积层进行剪枝的方法和装置”的专利，授权公告号 CN 113392953 B，申请日期为2020年3月。天眼查资料显示，澜起科技股份有限公司，成立于2004年，位于...