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現(xiàn)有結(jié)構(gòu)化剪枝算法通常運用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的一階或者零階信息對通道進(jìn)行剪枝，為利用二階信息加快DNN網(wǎng)絡(luò)模型收斂速度，借鑒HAWQ算法思想提岀一種新的結(jié)構(gòu)化剪枝算法。采用冪迭代法得到經(jīng)過預(yù)練的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對應(yīng) Hessian矩陣的主特征向量，據(jù)此向量衡量網(wǎng)絡(luò)通道的重要性并進(jìn)行通道剪枝，同時對剪枝后的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行微調(diào)提高DNN分類性能。實驗結(jié)果表明，該算法在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量和每秒浮點運算次數(shù)分別減少29%和346%的情況下，在 Resnet10網(wǎng)絡(luò)上的分類準(zhǔn)確率提升了0.74%，剪枝效果優(yōu)于PF、LCCL等經(jīng)典剪枝算法。
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