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利用条件互信息修剪深度卷积神经网络
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内容提要
本研究提出了一种基于条件互信息的结构化滤波器修剪方法，旨在解决深度卷积神经网络在资源有限硬件上的部署问题。该方法有效减少模型大小，且准确率几乎不变。在CIFAR-10数据集上，VGG16的滤波器数量减少超过三分之一，准确率仅下降0.32%。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于条件互信息的结构化滤波器修剪方法。
- 该方法旨在解决深度卷积神经网络在资源有限硬件上的部署问题。
- 通过评估各层特征图的重要性，该方法有效减少了模型大小。
- 在CIFAR-10数据集上，VGG16的滤波器数量减少超过三分之一。
- 准确率仅下降0.32%，几乎不损失准确性。
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