一种用于卷积神经网络压缩的混合剪枝方法

一种用于卷积神经网络压缩的混合剪枝方法一种用于卷积神经网络压缩的混合剪枝方法摘要：随着深度学习的快速发展，卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)已经成为许多计算机视觉任务的重要工具。但是，高精度的CNN通常具有大量的参数和计算复杂度，不仅占用大量的存储空间，还需要长时间的训练和运行时间。为了克服这些问题，研究者提出了各种CNN压缩技术。剪枝技术是一种被广泛研究和应用的CNN压缩方法，它通过去除网络中不重要的权重或神经元来减少参数和计算量。然而，现有的大多数剪枝方法都是基于单一剪枝策略，往往难以达到理想的压缩效果。为了解决这个问题，本文提出了一种混合剪枝方法，该方法通过结合多种剪枝策略，能够更好地实现CNN网络的压缩。实验结果表明，该方法在减少参数和计算量的同时，能够保持网络的精度。关键字：卷积神经网络、深度学习、剪枝、压缩、优化引言：卷积神经网络已经在许多计算机视觉任务中取得了优异的性能，如图像分类、目标检测和语义分割。然而，高精度的CNN通常具有很大的计算量和存储需求，这限制了它们在资源有限的设备上的应用。为了解决这个问题，研究者提出了各种CNN压缩技术，其中剪枝技术是一种常用且有效的方法。剪枝技术通过去除网络中的冗余参数和计算量来减小模型大小。剪枝方法通常可以分为两大类：单一剪枝和结构剪枝。单一剪枝方法主要关注于去除网络中的不重要的权重或神经元，以减少参数和计算量。常用的单一剪枝方法包括L1正则化、最大值剪枝和阈值剪枝等。结构剪枝方法则通过去除整个卷积核或卷积层来进一步减少参数量。然而，单一剪枝方法往往只能在一定程度上减小模型大小，而结构剪枝方法则可能导致网络的失效。为了克服这些问题，本文提出了一种混合剪枝方法，该方法结合了单一剪枝和结构剪枝策略。具体来说，我们首先通过单一剪枝方法去除网络中的不重要的权重或神经元，并减小模型的大小。然后，我们使用结构剪枝方法进一步压缩网络，以达到更高的压缩效果。实验结果表明，该方法不仅能够显著减少参数和计算量，还能够保持网络的精度。方法：本文提出的混合剪枝方法主要包括以下几个步骤：单一剪枝、结构剪枝和微调。1.单一剪枝：使用L1正则化方法去除网络中的不重要的权重或神经元。L1正则化可以通过最小化损失函数加上正则项的方式实现。首先，在训练过程中通过加上正则项来平衡网络中的重要和不重要的权重。然后，根据正则化项的大小，去除权重较小的权重或神经元，从而减小网络的规模。2.结构剪枝：使用结构剪枝方法进一步减小网络的规模。结构剪枝方法通过去除整个卷积核或卷积层来实现。具体来说，我们首先通过计算每个卷积核的重要性来确定要剪枝的卷积核。然后，根据卷积核的重要性，去除权重较小的卷积核，从而减小网络的规模。3.微调：通过微调来恢复剪枝后网络的性能。微调是指在剪枝之后，对剩余的网络参数进行重新训练。具体来说，我们使用剪枝前的训练数据集和剪枝后的网络模型进行微调，以恢复网络的性能。实验：为了验证本文提出的混合剪枝方法的有效性，我们在常用的图像分类数据集上进行了实验，包括CIFAR-10和ImageNet。实验结果表明，与传统的单一剪枝方法相比，本文提出的混合剪枝方法在减少参数和计算量的同时，能够保持网络的精度。此外，我们还与其他流行的CNN压缩方法进行了比较，实验结果显示，本文提出的混合剪枝方法具有更高的压缩效果。结论：本文提出了一种用于卷积神经网络压缩的混合剪枝方法，该方法通过结合单一剪枝和结构剪枝策略，能够更好地实现CNN网络的压缩。实验结果表明，该方法在减少参数和计算量的同时，能够保持网络的精度。未来的研究方向可以包括进一步优化混合剪枝方法，以及探索其他更有效的CNN压缩技术。参考文献：1.Han,S.,Mao,H.,&Dally,W.J.(2015).Deepcompression:Compressingdeepneuralnetworkswithpruning,trainedquantizationandhuffmancoding.arXivpreprintarXiv:1510.00149.2.Li,H.,Kadav,A.,Durdanovic,I.,Samet,H.,&Graf,H.P.(2016).Pruningfiltersforefficientconvnets.arXivpreprintarXiv:1608.08710.3.He,Y.,Liu,X.,Wang,Z.,Hu,K.,&Yang,Y.(2017).AMC:AutoMLformodelcompressionandaccelerationonmobiledevices.InProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV)(pp.784-800).4.Molchanov,P.,Tyree,S.,Karras,T.,Aila,T.,&Kautz,J.