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基于神经网络结构搜索的轻量化网络构建
被引量:
3
1
作者
姚潇
史叶伟
+1 位作者
霍冠英
徐宁
《模式识别与人工智能》
CSCD
北大核心
2021年第11期1038-1048,共11页
轻量化网络可解决深度神经网络参数较多、计算量较高、难以部署在计算能力有限的边缘设备上等问题.针对轻量化网络中常用的分组卷积的分组结构问题,文中提出基于神经网络结构搜索的轻量化网络.将不同分组的卷积单元作为搜索空间,使用神...
轻量化网络可解决深度神经网络参数较多、计算量较高、难以部署在计算能力有限的边缘设备上等问题.针对轻量化网络中常用的分组卷积的分组结构问题,文中提出基于神经网络结构搜索的轻量化网络.将不同分组的卷积单元作为搜索空间,使用神经网络结构搜索,得到网络的分组结构和整体架构.同时为了兼顾准确率与计算量,提出循环退火搜索策略,用于解决神经网络结构搜索的多目标优化问题.在数据集上的实验表明,文中网络识别准确率较高,时间复杂度和空间复杂度较低.
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关键词
轻量化网络
模型压缩
分组卷积
神经网络结构搜索
多目标优化
下载PDF
职称材料
题名
基于神经网络结构搜索的轻量化网络构建
被引量:
3
1
作者
姚潇
史叶伟
霍冠英
徐宁
机构
河海大学物联网工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
CSCD
北大核心
2021年第11期1038-1048,共11页
基金
国家自然科学基金项目(No.61501170、41876097)
中央高校基本科研基金项目(No.B20020205)
+1 种基金
江苏省重点研究开发项目(No.BK20192004、BE2018004-04)
东南大学生物电子学国家重点实验室开放研究基金项目(No.2019005)资助。
文摘
轻量化网络可解决深度神经网络参数较多、计算量较高、难以部署在计算能力有限的边缘设备上等问题.针对轻量化网络中常用的分组卷积的分组结构问题,文中提出基于神经网络结构搜索的轻量化网络.将不同分组的卷积单元作为搜索空间,使用神经网络结构搜索,得到网络的分组结构和整体架构.同时为了兼顾准确率与计算量,提出循环退火搜索策略,用于解决神经网络结构搜索的多目标优化问题.在数据集上的实验表明,文中网络识别准确率较高,时间复杂度和空间复杂度较低.
关键词
轻量化网络
模型压缩
分组卷积
神经网络结构搜索
多目标优化
Keywords
Lightweight Network
Model Compression
Group Convolution
Neural Architecture Search
Multi-objective Optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络结构搜索的轻量化网络构建
姚潇
史叶伟
霍冠英
徐宁
《模式识别与人工智能》
CSCD
北大核心
2021
3
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