文档摘要：剪枝算法能显著降低模型的计算量,是一种在模型计算量和准确率间寻求平衡的方法.现有剪枝算法往往在稀疏性维度进行调整,以不同稀疏度的模型来满足不同计算量和准确率需求的任务.该文从浅层网络剪枝的粒度控制出发,提出了两种新的剪枝策略:减少浅层剪枝与增大浅层剪枝,在稀疏性相近的情况下分别达到进一步提高准确率和降低计算量的作用.通过该文的策略,可以从浅层模型的粒度控制维度去满足不同的任务需求.
作者：岑华峰Author：
作者单位：中国工程物理研究院电子工程研究所,四川绵阳621999
刊名：电脑知识与技术
Journal：ComputerKnowledgeandTechnology
年，卷(期)：2024, 20(18)
分类号：TP183
关键词：剪枝 浅层网络 粒度控制 模型准确率 模型计算量
机标分类号：TP391TP183TN911.7
在线出版日期：2024年7月22日
基金项目：浅层模型剪枝对准确率及计算量变化探究[
期刊论文] 电脑知识与技术--2024, 20(18)岑华峰剪枝算法能显著降低模型的计算量,是一种在模型计算量和准确率间寻求平衡的方法.现有剪枝算法往往在稀疏性维度进行调整,以不同稀疏度的模型来满足不同计算量和准确率需求的任务.该文从浅层网络剪枝的粒度控制出发,提出...参考文献和引证文献
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