I detta dokument introducerar vi en ny kanalbeskärningsmetod för att påskynda mycket djupa konvolutionella neurala nätverk. Med tanke på en utbildad CNN-modell föreslår vi en iterativ tvåstegsalgoritm för att effektivt beskära varje lager, genom ett LASSO regressionsbaserat kanalval och minst kvadratrekonstruktion. Vi generaliserar vidare denna algoritm till multi-lager och multi-branch fall. Vår metod minskar det ackumulerade felet och förbättrar kompatibiliteten med olika arkitekturer. Vår beskurna VGG-16 uppnår toppmoderna resultat med 5× speed-up tillsammans med endast 0,3% ökning av fel. Viktigare, vår metod kan accelerera moderna nätverk som ResNet, Xception och lider bara 1,4%, 1,0% noggrannhet förlust under 2× speedup respektive, vilket är betydande.
Nyligen, kanalbeskärning alternativt används LASSO regressionsbaserade kanalval och funktion karta rekonstruktion till beskära filter REF.
Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}