【摘 要】
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近年来,对卷积神经网络的轻量化工作更多的是根据滤波器的范数值来进行裁剪,范数值越小,裁剪之后对网络的影响就越小。这种思路充分利用了滤波器的数值特性,但也忽略了滤波器的结构特性。基于上述观点,文中尝试将凝聚层次聚类算法AHCF(Agglomerative Hierarchical Clustering Method for Filter)应用到VGG16上,并利用此算法的结果对滤波器进行冗余性分析和
【机 构】
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中国矿业大学矿山数字化教育部工程研究中心,中国矿业大学计算机科学与技术学院,兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61976217),光电技术与智能控制教育部重点实验室(兰州交通大学)开放课题(KFKT2020-03),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019XKQYMS87),中国矿业大学未来杰出人才助力计划(2020WLJCRCZL058),江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX20_2055)。
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近年来,对卷积神经网络的轻量化工作更多的是根据滤波器的范数值来进行裁剪,范数值越小,裁剪之后对网络的影响就越小。这种思路充分利用了滤波器的数值特性,但也忽略了滤波器的结构特性。基于上述观点,文中尝试将凝聚层次聚类算法AHCF(Agglomerative Hierarchical Clustering Method for Filter)应用到VGG16上,并利用此算法的结果对滤波器进行冗余性分析和数值分析;然后,提出了双角度并行剪枝方法,从滤波器的数值角度和结构角度对滤波器同时进行裁剪。所提方法裁剪
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