基于梯度的深度网络剪枝算法

摘要：

深度神经网络模型通常存在大量冗余的权重参数,计算深度网络模型需要占用大量的计算资源和存储空间,导致深度网络模型难以部署在一些边缘设备和嵌入式设备上.针对这一问题,提出了一种基于梯度的深度网络剪枝(GDP)算法.GDP算法核心思想是以梯度作为评判权值重要性的依据.首先,通过自适应的方法找出阈值进行权值参数的筛选;然后,剔除那些小于阈值的梯度所对应的权值;最后,重新训练剪枝后的深度网络模型来恢复网络精度.实验结果表明:在CIFAR-10数据集上,GDP算法在精度仅下降0.14个百分点的情况下,计算量减少了35.3个百分点;与当前流行的PFEC算法相比,GDP算法使网络模型精度提高了0.13个百分点,计算量下降了1.1个百分点,具有更优越的深度网络压缩与加速性能.

关键词：深度网络、压缩与加速、剪枝、自适应阈值、神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1253-1259