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面向移动应用的大规模视觉识别深度卷积神经网络分层压缩( Hierarchical Compression of Deep Convolutional Neural Networks on Large Scale Visual Recognition for Mobile Applications )
B Kim M Lee J Kim J Kim J Lee
针对移动设备ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC),提出了深度卷积神经网络(DCNN)的分层压缩方案。在分层压缩中，我们通过分层使用迭代突触剪枝和分组量化方案来减小VGG16和GoogLeNet中的参数和层的大小。利用自己的基于caffe的仿真框架对网络进行分层压缩，并比较了参考模型和压缩模型的测试精度。提出的方案在VGG和GoogLeNet中分别将网络参数大小减小到91.61%和67%。并且使用较少的16bit定点参数，我们再次获得了良好的压缩率，而分类精度的损失几乎可以忽略不计。
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