【摘 要】
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作为人工智能发展的热门研究方向,深度卷积神经网络已经在目标识别、语音分割等领域被广泛应用,并取得了举世瞩目的成就。但其自身巨大的参数量和计算量限制了深度卷积神经网络在移动终端设备等小型硬件平台上的进一步部署。因此,在保证模型精度的前提下,设计高效的DNN（Deep Neural Network）压缩算法实现参数量和计算量大幅度缩减有着重要的实用价值。本文设计了一种基于结构剪枝的DNN压缩算法,使得
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作为人工智能发展的热门研究方向,深度卷积神经网络已经在目标识别、语音分割等领域被广泛应用,并取得了举世瞩目的成就。但其自身巨大的参数量和计算量限制了深度卷积神经网络在移动终端设备等小型硬件平台上的进一步部署。因此,在保证模型精度的前提下,设计高效的DNN（Deep Neural Network）压缩算法实现参数量和计算量大幅度缩减有着重要的实用价值。本文设计了一种基于结构剪枝的DNN压缩算法,使得在网络精度受影响极小的前提下,大幅降低了网络模型的参数量和计算量。该算法通过将分组结构剪枝算法与幂指数量化算法相结合,充分利用了二者结合后带来的网络稀疏性结构和数据归类整合能力;通过设计分组超参数group和量化位宽b分别控制剪枝和量化算法带来的压缩率,以适应不同的硬件部署需求;通过对深度神经网络进行敏感度分析和分组策略研究来确定网络层压缩的先后顺序,以降低网络模型在压缩过程中产生的精度损失。本文基于结构剪枝的DNN压缩算法在单分支和多分支网络上分别进行了测试;在Image Net数据集上运行单分支网络Alex Net错误率仅上升0.95%和在CIFAR10数据集上运行VGG16错误率仅上升了0.52%的情况下,网络参数量达到了11倍压缩,而计算量则下降了75%;在Image Net数据集上运行多分支网络Res Net50错误率上升3.09%的情况下,参数量压缩达到15倍,计算量下降了72.6%。同时由于压缩后的稀疏性模型参数均由0和2的幂组成的离散数据构成,使得其在硬件中部署时可以使用移位器代替传统的乘法器进行乘累加等操作,从而进一步降低网络模型在硬件上部署时的计算资源消耗。本文基于VGG16网络在CIFAR10数据集上的压缩设计了相应的FPGA验证系统并在Zynq XC7Z100芯片上编写控制代码,在时钟频率为150MHz的情况下,功耗仅为2.55W,完成了对本文算法的验证。
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