深度卷積網(wǎng)絡(luò)約束優(yōu)化壓縮方法研究

深度卷積網(wǎng)絡(luò)約束優(yōu)化壓縮方法研究

摘要：

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNNs）已在許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的成果。然而，由于DCNNs具有較高的模型復(fù)雜性和計(jì)算成本，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中面臨著存儲(chǔ)和計(jì)算資源的限制。為了解決這一問(wèn)題，研究者們提出了各種網(wǎng)絡(luò)壓縮方法。本文針對(duì)DCNNs的壓縮問(wèn)題，提出了一種深度卷積網(wǎng)絡(luò)約束優(yōu)化壓縮方法，以減少模型的存儲(chǔ)和計(jì)算成本。

1.引言

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種端到端的學(xué)習(xí)模型，其可以從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，并在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中取得了巨大成功。然而，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，其模型規(guī)模越來(lái)越大，參數(shù)數(shù)量龐大，導(dǎo)致存儲(chǔ)和計(jì)算的需求也越來(lái)越高。

2.相關(guān)工作

目前，有許多方法用于減少模型的存儲(chǔ)和計(jì)算需求，例如剪枝、權(quán)重共享和量化等。然而，這些方法可能會(huì)導(dǎo)致性能下降或損失模型的泛化能力。

3.深度卷積網(wǎng)絡(luò)約束優(yōu)化方法

本文提出了一種深度卷積網(wǎng)絡(luò)約束優(yōu)化壓縮方法，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn)模型的壓縮。具體而言，我們添加了三種約束來(lái)限制網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜性：權(quán)重稀疏性約束、通道稀疏性約束和層間關(guān)系約束。

3.1權(quán)重稀疏性約束

權(quán)重稀疏性約束是通過(guò)L1正則化實(shí)現(xiàn)的。我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中，將網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的L1范數(shù)添加到損失函數(shù)中，以促使模型學(xué)習(xí)到更加稀疏的權(quán)重。這樣可以去除冗余的權(quán)重，減少存儲(chǔ)需求。

3.2通道稀疏性約束

通道稀疏性約束是指通過(guò)將某些通道設(shè)置為零來(lái)實(shí)現(xiàn)的。我們使用基于注意力機(jī)制的方法來(lái)決定哪些通道需要被保留，哪些通道可以被丟棄。這樣可以減少網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算成本。

3.3層間關(guān)系約束

層間關(guān)系約束是指通過(guò)設(shè)置網(wǎng)絡(luò)層之間的相關(guān)性來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。我們通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接圖，來(lái)限制不同層之間的連接數(shù)目，避免過(guò)多的參數(shù)。這樣可以減少網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算和存儲(chǔ)需求。

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

我們?cè)趲讉€(gè)經(jīng)典的圖像分類任務(wù)上對(duì)提出的方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并與其他常用的網(wǎng)絡(luò)壓縮方法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法可以在減小模型的存儲(chǔ)和計(jì)算需求的同時(shí)，保持較好的分類性能。

5.總結(jié)與展望

本文提出了一種深度卷積網(wǎng)絡(luò)約束優(yōu)化壓縮方法，通過(guò)權(quán)重稀疏性約束、通道稀疏性約束和層間關(guān)系約束來(lái)實(shí)現(xiàn)模型的壓縮。實(shí)驗(yàn)證明，這些約束可以有效地減少模型的存儲(chǔ)和計(jì)算需求，并保持模型的分類性能。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步探索約束優(yōu)化壓縮方法在其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中的應(yīng)用，以及結(jié)合其他網(wǎng)絡(luò)壓縮方法進(jìn)行更加全面的優(yōu)化在本文中，我們提出了一種深度卷積網(wǎng)絡(luò)約束優(yōu)化壓縮方法，通過(guò)權(quán)重稀疏性約束、通道稀疏性約束和層間關(guān)系約束來(lái)實(shí)現(xiàn)模型的壓縮。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法可以在減小模型的存儲(chǔ)和計(jì)算需求的同時(shí)，保持較好的分類性能。通過(guò)對(duì)比其他常用的網(wǎng)絡(luò)壓縮方法，我們的方法在減小存儲(chǔ)需求和計(jì)算成本方面取得了更好的效果。未來(lái)的研究可以繼續(xù)探索約束優(yōu)化壓縮方法在其他計(jì)算機(jī)