[发明专利]基于深度学习的双支路滤波器剪枝方法有效
| 申请号： | 202111128830.9 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113837284B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 褚晶辉;李梦;吕卫 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464;G06V10/764;G06T7/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的双支路滤波器剪枝方法，包括下列步骤：划分数据集，划分为训练集和测试集；基于原始VGG‑16进行重新搭建，得到需要剪枝的原始网络，之后加入双支路模块，得到新的网络模型；利用数据集中的训练集训练加入双支路模块的网络模型，使模型在测试集上的测试准确率达到最高，此时获得一个最优模型；再次把训练集输入最优模型，利用双支路模块和输入图片，得到每个滤波器的激活值；将单网络层滤波器的权重方差进行排序，获得每层滤波器的重要程度排序；按照预设定的每层的剪枝比率获得阈值，将大于阈值的数保留然后返回对应滤波器即得到网络的剪枝结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 支路 滤波器 剪枝 方法 | ||
【主权项】：
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