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              基于特征圖自注意力機制的神經網絡剪枝算法

              楊火祥  梁永生  
              【摘要】:神經網絡壓縮為神經網絡在資源受限設備上的部署提供了便利,基于特征圖的神經網絡剪枝算法充分挖掘數據的先驗信息,表現出很好的壓縮性能?,F有算法在剪枝過程中通常運用特征圖的全部信息,容易遭受由背景或噪聲引起的精度損失。針對這個問題,提出了一種基于特征圖自注意機制的剪枝算法,通過自注意力機制獲取每層特征圖的注意區域,計算特征圖注意區域的激活能量,刪除注意區域激活能量較小的特征圖,進而剪枝對應的濾波器。算法有效減少由背景及噪聲帶來的剪枝精度損失。該算法能在幾乎不損失網絡精度的情況下更大限度地壓縮網絡,在神經網絡模型的加速與壓縮上都有不錯的效果。
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