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.
Kanalbeskärning (CP) REF använder en iterativ tvåstegsalgoritm för att beskära varje lager genom ett LASSO regressionsbaserat kanalval och minst kvadratrekonstruktion.
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']}