【摘要】：深度學(xué)習(xí)是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最有影響力的研究方向,在計算機(jī)視覺、自然語言處理的許多問題上都取得了突出的效果。深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是大數(shù)據(jù)支撐下,由多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)堆疊形成的信號處理系統(tǒng),具有參數(shù)數(shù)目多,計算復(fù)雜度高等特點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和運(yùn)行都需要大量的運(yùn)行空間與并行計算設(shè)備,這些需求阻礙了深度學(xué)習(xí)在資源有限的設(shè)備,如手機(jī)、平板電腦和嵌入式設(shè)備上的應(yīng)用。另一方面,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中普遍存在過參數(shù)化的問題,對于一個具體任務(wù)而言,網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)存在著極大的冗余。深度網(wǎng)絡(luò)壓縮是解決此類問題的關(guān)鍵技術(shù)。本文屬于深度網(wǎng)絡(luò)壓縮的研究方向,其主要工作有:1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法歸納總結(jié)在對深度學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀和主要方法、模型、技巧做了介紹后,我們廣泛研究了當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮的方法,并將當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)壓縮方法歸納為“近似”、“量化”與“裁剪”三種類型。近似類算法依靠張量分解為網(wǎng)絡(luò)參數(shù)尋找開銷更小的表示方法,量化類方法將網(wǎng)絡(luò)參數(shù)從實(shí)數(shù)域映射到有限集合,實(shí)現(xiàn)參數(shù)共享,裁剪類方法檢測和刪除網(wǎng)絡(luò)中的冗余層、冗余神經(jīng)元或冗余神經(jīng)連接,將直接改變網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。2.神經(jīng)元貢獻(xiàn)評價與消偏我們針對神經(jīng)元級的裁剪進(jìn)行研究,首先我們通過特征圖可視化的方法展示了網(wǎng)絡(luò)中存在的冗余現(xiàn)象。隨后,我們從前人工作中推廣出三種用于評價神經(jīng)元貢獻(xiàn)度的方法。這些方法能夠在逐層的網(wǎng)絡(luò)裁剪中使用,但在全局裁剪中,當(dāng)把不同層的神經(jīng)元評分統(tǒng)一考慮時,存在顯著的系統(tǒng)性偏差。我們提出了一種簡單的消偏方法,使得全局神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)裁剪成為可能。3.漸次全局神經(jīng)元裁剪框架與實(shí)現(xiàn)基于消偏后的神經(jīng)元評分,我們提出一種漸次的全局網(wǎng)絡(luò)裁剪框架。與逐層裁剪相比,該框架避免了網(wǎng)絡(luò)裁剪時確定各個層中冗余神經(jīng)元數(shù)目的難題,大大降低了裁剪所需要的微調(diào)輪數(shù),并能夠在給定的性能指標(biāo)下逐漸逼近網(wǎng)絡(luò)的近似最優(yōu)結(jié)構(gòu)。在實(shí)驗(yàn)部分,我們基于開源深度學(xué)習(xí)框架Keras實(shí)現(xiàn)了所提出的算法,并設(shè)計一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊曉帥 ,付玫;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓管理更輕松[J];軟件世界;2000年11期

2 云中客;新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自于仿生學(xué)[J];物理;2001年10期

3 唐春明,高協(xié)平;進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2001年10期

4 李智;一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭調(diào)運(yùn)優(yōu)化方法[J];長沙鐵道學(xué)院學(xué)報;2003年02期

5 程科,王士同,楊靜宇;新型模糊形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年21期

6 王凡,孟立凡;關(guān)于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推定操作者疲勞的研究[J];人類工效學(xué);2004年03期

7 周麗暉;從統(tǒng)計角度看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];統(tǒng)計教育;2005年06期

8 趙奇 ,劉開第 ,龐彥軍;灰色補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究[J];微計算機(jī)信息;2005年14期

9 袁婷;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票市場預(yù)測中的應(yīng)用[J];軟件導(dǎo)刊;2006年05期

10 尚晉;楊有;;從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過去談科學(xué)發(fā)展觀[J];重慶三峽學(xué)院學(xué)報;2006年03期

相關(guān)會議論文 前10條

1 徐春玉;;基于泛集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性[A];1996中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1996年

2 周樹德;王巖;孫增圻;孫富春;;量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];2003年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2003年

3 羅山;張琳;范文新;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和簡單規(guī)劃的識別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

5 鐘義信;;知識論:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新機(jī)遇——紀(jì)念中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10周年[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

6 許進(jìn);保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩武;趙成志;陳寧;;數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釋用預(yù)報應(yīng)用[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

8 田金亭;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中學(xué)生創(chuàng)造力評估中的應(yīng)用[A];第十二屆全國心理學(xué)學(xué)術(shù)大會論文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報（增刊）][C];2009年

10 張廣遠(yuǎn);萬強(qiáng);曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 美國明尼蘇達(dá)大學(xué)社會學(xué)博士 密西西比州立大學(xué)國家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護(hù)好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”[N];中國教師報;2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計算機(jī)世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國紡織報;2003年

4 中國科技大學(xué)計算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計算機(jī)世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日報;2007年

6 本報記者 劉霞;美用DNA制造出首個人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];科技日報;2011年

7 健康時報特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時報;2006年

8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達(dá)國際先進(jìn)水平[N];中國電子報;2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報;2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定[N];中國船舶報;2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線通信算法研究[D];山東大學(xué);2015年

3 石艷超;憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性及幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 王新迎;基于隨機(jī)映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元時間序列預(yù)測方法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

5 付愛民;極速學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 李輝;基于粒計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

7 王衛(wèi)蘋;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學(xué);2015年

8 張海軍;基于云計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行實(shí)現(xiàn)及其學(xué)習(xí)方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 李艷晴;風(fēng)速時間序列預(yù)測算法研究[D];北京科技大學(xué);2016年

10 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王征韜;深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮與優(yōu)化研究[D];電子科技大學(xué);2017年

2 章穎;混合不確定性模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高校效益預(yù)測的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

3 賈文靜;基于改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)預(yù)測及控制研究[D];燕山大學(xué);2015年

4 李慧芳;基于憶阻器的渦卷混沌系統(tǒng)及其電路仿真[D];西南大學(xué);2015年

5 陳彥至;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維算法研究與應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

6 董哲康;基于憶阻器的組合電路及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];西南大學(xué);2015年

7 武創(chuàng)舉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

8 李志杰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上證指數(shù)預(yù)測研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

10 張韜;幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

，

本文編號：2570872