查询结果:   董艺威,于津.基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络SlimNet[J].计算机应用与软件,2018,35(11):226 - 232.
中文标题
基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络SlimNet
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
26
英文标题
LIGHT-WEIGHT CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK SLIMNET BASED ON SQUEEZENET
作 者
董艺威 于津 Dong Yiwei Yu Jin
作者单位
汕头大学工学院计算机科学与技术系 广东 汕头 515063     
英文单位
Department of Computer Science and Technology, College of Engineering, Shantou University, Shantou 515063, Guangdong, China     
关键词
图像分类 卷积神经网络 轻量化 分组卷积 分组瓶颈
Keywords
Image classification Convolutional neural network Light-weight Group convolution Grouped bottleneck
基金项目
作者资料
董艺威,硕士,主研领域:轻量化卷积神经网络。于津,副教授。 。
文章摘要
结构参数量和计算量限制了卷积神经网络在移动设备上的应用。主要研究在尽量保持精度的前提下减少结构参数量和计算量。针对分组卷积引起的分组通道间不流通的问题,提出分组瓶颈;针对如何提升分类精度问题,提出奇异瓶颈;使用上述策略改进SqueezeNet,提出轻量化结构SlimNet。实验表明:引入分组瓶颈和奇异瓶颈具有有效性,提出的轻量化结构SlimNet在分类精度、结构参数量及计算量上均优于SqueezeNet。
Abstract
Structure parameters and computations limit the application of convolutional neural networks(CNNs) in mobile devices. We mainly studied how to reduce the amount of structural parameters and computations while keeping the accuracy as far as possible. The grouped bottleneck was proposed according to the interchannel congestion caused by grouped convolution, singular bottleneck was proposed to improve classification accuracy, and the light-weight structure, SlimNet, was proposed after improving SqueezeNet using the above strategies. The experiment results demonstrate the effectiveness of grouped bottleneck and singular bottleneck SlimNet is superior to SqueezeNet in terms of classification accuracy, structural parameters and computation.
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