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申请/专利权人：贵州民族大学
摘要：本发明提供一种贡献度度量的冗余滤波器剪枝方法及系统，涉及滤波器剪枝技术领域；本发明通过导入预先训练的卷积神经网络模型，依次对每一层的多个滤波器进行聚类处理，确定出多个聚类中心滤波器；对卷积层的多个聚类中心滤波器进行贡献度的计算，并根据多个贡献度对卷积层中的多个滤波器进行剪枝，得到多个剩余滤波器；对多个剩余滤波器进行差异性计算，并根据多个差异性对多个剩余滤波器进行剪枝，得到多个未剪枝滤波器,判断是否对所有卷积层进行剪枝，通过每层卷积层的多个未剪枝滤波器构成剪枝卷积神经网络模型。通过对贡献度小和相似性高的滤波器进行剪枝，在不影响模型精度的前提下压缩了卷积神经网络模型，即节约了计算资源。
主权项：1.一种贡献度度量的冗余滤波器剪枝方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、导入预先训练的卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包括多层卷积层，每层卷积层中包括多个滤波器；S2、依次对每层卷积层中的多个滤波器进行聚类处理，确定出每层卷积层中的多个聚类中心滤波器；S3、对所述卷积层的多个聚类中心滤波器进行贡献度的计算，得到多个所述聚类中心滤波器的贡献度，根据多个所述贡献度对所述卷积层中的多个滤波器进行剪枝，得到多个剩余滤波器；S4、对多个剩余滤波器进行差异性计算，得到多个剩余滤波器的差异性，根据多个所述差异性对多个剩余滤波器进行剪枝，得到多个未剪枝滤波器，判断是否对所有卷积层进行剪枝，若是，得到所有卷积层对应的多个未剪枝滤波器，并执行S5，若否，返回S3；S5、通过各个卷积层的多个未剪枝滤波器构成剪枝卷积神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州民族大学 一种贡献度度量的冗余滤波器剪枝方法及系统
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