【摘 要】
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滤波器剪枝是模型压缩的有效方法之一。受学习全局重要性（LEGR）剪枝算法思想的启发，提出了一种新的结构化剪枝策略。首先，基于滤波器权值-信息熵计算出模型卷积层中每一个滤波器的局部重要性得分；随后，利用双深度确定性策略梯度（DDPG）算法学习出每一层的全局规模系数和全局偏差系数，把滤波器的局部重要性得分转换成全局重要性得分，并进行全局剪枝得到最优子网络；最后，基于权值自适应加权的多个相同网络联合并行
【机 构】
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南京邮电大学 自动化学院、人工智能学院,江苏南京 210023
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滤波器剪枝是模型压缩的有效方法之一。受学习全局重要性（LEGR）剪枝算法思想的启发，提出了一种新的结构化剪枝策略。首先，基于滤波器权值-信息熵计算出模型卷积层中每一个滤波器的局部重要性得分；随后，利用双深度确定性策略梯度（DDPG）算法学习出每一层的全局规模系数和全局偏差系数，把滤波器的局部重要性得分转换成全局重要性得分，并进行全局剪枝得到最优子网络；最后，基于权值自适应加权的多个相同网络联合并行训练，对剪枝后得到的子网络进行性能恢复。在分类数据集CIFAR10、CIFAR100以及ILSVRC-2
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