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公开(公告)号：CN111144551A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911380006.5
申请日：2019-12-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于特征方差比的卷积神经网络通道剪枝方法。本发明首先通过训练数据集，估计每一层每一输入通道经每一滤波器中输入通道对应的卷积核滤波后的初级特征图的方差和每一滤波器对应输出特征图的方差，然后根据每一层每一输入通道经不同滤波器滤波后的各个初级特征图的方差与初级特征图所对应的滤波器的输出特征图的方差的比值的和，得到每一输入通道的重要性参数，最后根据每一层每一输入通道的重要性参数，对卷积神经网络进行全局通道修剪。本发明与传统的通道剪枝方法相比，具有可解释性、不引入额外的超参数、不需要人为定义剪枝后的网络结构等优点。
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