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公开(公告)号：CN119918608A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411866668.4
申请日：2024-12-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度权重分析的网络剪枝方法及系统。本发明方法步骤如下：S1、加载需要轻量化的预训练网络模型；S2、基于梯度分析方法计算步骤S1模型中各卷积层归一化后的敏感度值；S3、根据步骤S2得到的敏感度值，计算各卷积层的剪枝比例，根据剪枝比例计算各层需剪除的通道数量；S4、构建基于L2范数、欧氏距离及KL散度的多尺度权重分析模型，计算预训练网络模型各卷积层中通道的重要性得分，根据步骤S3得到该层需剪除的通道数量，对得分低于预定的剪枝比例的通道执行剪枝操作；S5、对剪枝后的模型进行微调重训练。本发明通过精准评估通道冗余性和重要性，在相同的剪枝比例下可进一步提升图像识别的正确率。
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