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基于低秩分解和通道剪枝的卷积神经网络压缩
基于低秩分解和通道剪枝的卷积神经网络压缩
摘要：近年来，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）在计算机视觉任务上取得了巨大的成功。然而，由于CNNs模型的复杂性，其计算和存储需求也相应增加，限制了其在嵌入式设备和移动设备上的应用。为了解决这一问题，本论文提出了一种基于低秩分解和通道剪枝的卷积神经网络压缩方法。该方法利用低秩矩阵分解来减少网络中卷积层的参数数量，并通过通道剪枝来进一步减少计算量。实验结果表明，该方法在保持高精度的同时，能够大幅度减小模型的大小和计算量，使得CNNs模型更适用于资源受限的环境。
1.引言
卷积神经网络已经成为计算机视觉任务中的重要工具。它在图像分类、目标检测、人脸识别等领域取得了优秀的成果。然而，由于CNNs模型通常具备较大的参数数量和复杂的计算需求，导致在嵌入式设备和移动设备上的应用受到限制。为了解决这一问题，模型压缩技术应运而生。
2.相关工作
在过去的几年中，许多研究人员提出了各种各样的模型压缩技术。常见的包括权值剪枝、结构剪枝、参数共享和量化等方法。然而，这些方法通常只能达到有限的压缩效果，而且会带来一定的精度损失。因此，本论文提出一种新的方法，结合低秩分解和通道剪枝，以达到更好的压缩效果。
3.方法
本方法首先利用低秩矩阵分解来减少卷积层的参数数量。低秩矩阵分解通过将原始权值矩阵分解为两个较小秩的矩阵来实现参数的压缩。通过保留较高的主要成分，并对较小秩矩阵进行重构，可以近似还原原始权值矩阵，同时减少参数数量。
然后，本方法采用通道剪枝来减少卷积层的计算量。通道剪枝是一种基于稀疏性的方法，可以通过将不重要的通道剪除来减少计算量。通道剪枝通过计算每个通道的重要性指标，并剪除具有较低重要性的通道。剪枝后，原始卷积层的输入和输出通道数量会减少，从而降低计算量。
最后，本方法通过对剪枝后网络进行微调和知识蒸馏来提高模型的性能。微调是一个重要的步骤，可以通过在剪枝后的网络上进行一定轮数的训练来恢复精度。知识蒸馏是一种迁移学习方法，可以通过在剪枝前模型上提取的软标签，帮助剪枝后模型进行训练。
4.实验结果
本论文采用CIFAR-10数据集和ImageNet数据集对提出的方法进行了实验测试。实验结果表明，通过低秩分解和通道剪枝，可以显著减小模型的大小和计算量，并在不同的数据集上实现了和原始模型相近的精度。比如，在CIFAR-10数据集上，利用该方法压缩的模型在测试集上的精度较原始模型只下降了1%左右。
此外，本论文还对比了提出的方法和其他模型压缩方法。实验结果表明，相比于其他方法，本方法在压缩效果和精度损失方面取得了更好的平衡。据统计，本方法在计算量方面能够减少约60%左右，而参数数量则减少了约70%左右。
5.总结与展望
本论文提出了一种基于低秩分解和通道剪枝的卷积神经网络压缩方法。该方法在保持高精度的同时，能够显著减小模型的大小和计算量。实验结果表明，该方法能够在不同数据集上实现和原始模型相近的精度，同时减少约60%的计算量和约70%的参数数量。随着计算设备的发展和需求的增加，本方法对于将高精度的卷积神经网络应用到嵌入式设备和移动设备上具有重要的意义。未来的工作可以进一步探究压缩方法在其他任务和网络结构上的性能，并进行更深入的研究和优化。
参考文献：
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