【摘 要】
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卷积神经网络在图像识别、目标检测等计算机视觉领域成为热门研究方向,并取得了重大进展。随着识别率的不断提高,模型深度不断加深,网络结构愈加复杂,所需的计算量和存储空间
【机 构】
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中国科学院声学研究所水下航行器信息技术重点实验室,中国科学院大学
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卷积神经网络在图像识别、目标检测等计算机视觉领域成为热门研究方向,并取得了重大进展。随着识别率的不断提高,模型深度不断加深,网络结构愈加复杂,所需的计算量和存储空间也随之大大增加,这使得卷积神经网络在资源有限的移动终端和嵌入式设备上的应用存在很多困难。因此压缩卷积神经网络,减小其占用的存储空间和计算资源成为卷积神经网络一个重要的研究方向,本文提出利用toeplitz矩阵对网络的全连接层权重参数实现共享,针对数字手写体识别网络,全连接层可学习参数压缩174倍时,模型分类准确率相较于原网络仅下降0. 74%。
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