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隨著深度學習的發展，卷積神經網絡作為其重要算法被廣泛應用到計算機視覺、自然語言處理及語音處理等各個領域，并取得了比傳統算法更為優秀的成績。但是，卷積神經網絡結構復雜，參數量和計算量巨大，使得很多算法必須在GPU上實現，導致卷積神經網絡難以應用在資源不足且實時性要求很高的移動端。為了解決上述問題，文中提出通過同時優化卷積神經網絡的結構和參數來對卷積神經網絡進行壓縮，以使網絡模型尺寸變小。首先，根據權重對網絡模型結果的影響程度來對權重進行剪枝，保證在去除網絡結構冗余信息的冋時保留模型的重要連接;然后通過量化感知（ quantiκaτion- awareτraining）對卷積神經網絡的浮點型權重和激活值進行完全量化，將浮點運算轉換成定點運算，在降低網絡模型計算量的冋時減少網絡模型的尺寸。文中選用 tensorflow深度學習框架，在 Ubuntu16.04操作系統中使用 Spyder編譯器對所提算法進行驗證實驗結果表眀，該算法使結枃簡單的 Lenet模型從l.64M壓縮至θ.36M，壓縮比達到η8%，準確率只下降了了0.016;使輕量級網絡 Mobilenet模型從16.9M壓縮至3.1M，壓縮比達到81%，準確率下降0.03。實驗數據說明，在對卷積神經網絡權重剪枝與參數量化辶后，該算法可以做到在準確率損失較小的情況下，對模型進行冇α壓縮，解決了卷積神經網絡模型難以部署到移動端的問題。
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