[发明专利]一种基于模型微调的卷积神经网络通道剪枝方法在审
| 申请号： | 202010793944.4 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111931914A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 刘洪宇;杨林 | 申请（专利权）人： | 北京计算机技术及应用研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 张然 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模型微调的卷积神经网络通道剪枝方法及系统，该方法包括：构造卷积神经网络分类模型，该模型由特征提取器和分类器两部分构成，特征提取器包括卷积层以及池化层，在ImageNet图像分类数据集上进行训练，得到预训练模型C；修改所述预训练模型C的分类器，将分类器全连接层输出的类别数设置为目标类别，并在目标数据集上进行稀疏性训练，得到收敛后的模型C′；将所述稀疏训练后的模型C′根据通道剪枝策略进行剪枝，得到剪枝后的模型C″；将所述剪枝后的模型C″在目标数据集上进行微调，以提高剪枝后模型的性能。本发明提供一种基于模型微调的卷积神经网络通道剪枝方法及系统，通过对批归一化层缩放参数进行全局排序，并限制每个待剪枝网络层通道保留率，来选取网络中待剪通道。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 微调 卷积 神经网络 通道 剪枝 方法 | ||
【主权项】：
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