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發(fā)視頻面向“邊緣”應(yīng)用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行量化與壓縮詳細(xì)方法
2018-12-26 |
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資料介紹
針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ CNN）推理計算所需內(nèi)存空間和資源過大，限制了其在嵌入式等“邊緣”設(shè)備上部署的問題，提出結(jié)合網(wǎng)絡(luò)權(quán)重裁剪及面向嵌入式硬件平臺數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)量化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法。首先，根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層權(quán)重的分布，采用閾值法對網(wǎng)絡(luò)精確率影響較小的權(quán)重進(jìn)行裁剪，保留網(wǎng)絡(luò)中重要連接的同時除去冗余信息；其次，針對嵌入式平臺的計算特性分析網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重及激活函數(shù)所需的數(shù)據(jù)位寬，采用動態(tài)定點(diǎn)量化方法減小權(quán)重數(shù)據(jù)的位寬；最后，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)，在保障網(wǎng)絡(luò)模型識別精度的前提下進(jìn)一步壓縮模型大小并降低計算消耗。實驗結(jié)果表明，該方法降低了VGG-19網(wǎng)絡(luò)95.4%的存儲空間而精確率僅降低0.3個百分點(diǎn)，幾乎實現(xiàn)無損壓縮；同時，通過多個網(wǎng)絡(luò)模型的驗證，該方法在平均1. 46個百分點(diǎn)精確率變化范圍內(nèi)，最大降低網(wǎng)絡(luò)模型96.12%的存儲空間，能夠有效地壓縮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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