基于特征归因重要度评价的卷积网络剪枝

来源 :中国科学:信息科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：InsideADONET

【摘要】

：

近几年,深度模型在诸多任务中取得了巨大成功,但是深度模型需要大量的存储和计算资源实现精确决策,研究者为了将深度模型应用到资源受限的终端设备中,设计了模型压缩的优化策略来降低模型占存和计算量.本文基于剪枝压缩框架,从卷积核重要度评价的角度提出了两种模型剪枝算法.(1)由于每个卷积核都可以学习到其独有特征信息,因此本文提出了一种归因评价机制用于评价卷积核所学特征与因果特征的相关度,将模型中与因果特征相

【作者】

：

张彪杨朋波桑基韬于剑

【机构】

：

北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学),北京100044

【出处】

：

中国科学:信息科学

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

深度学习网络剪枝归因压缩 Taylor展开

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