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公开(公告)号：CN117746157A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311851063.3
申请日：2023-12-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络剪枝的轻量级图像分类方法及系统，利用BN层缩放因子的绝对值作为衡量卷积核重要程度的指标，并在损失函数中对缩放因子引入l1正则化稀疏，使得网络能够正确识别不同卷积核的重要程度。通过分析和计算卷积核变化率，确定包含全部存在冗余参数的卷积核的剪枝比例pbest％，从而进行后续剪枝操作。本发明提高了图像分类的精度。
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