面向嵌入式应用的深度神经网络压缩方法研究
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深度神经网络近几年在图像处理、目标识别等应用中取得了巨大的成功,但深度神经网络过多的参数使其计算成本高且存储耗费大,很难部署在嵌入式设备等资源受限的硬件平台上。为解决该问题,采用矩阵奇异值分解(SVD)和网络剪枝两种方法压缩深度神经网络,并分析两种压缩方法在不同的硬件条件下的适用性。SVD方法通过引入神经元数更少的中间层降低权重规模和连接数;网络剪枝方法先剪去网络中权重小于某一阈值的连接,再重新训练稀疏连接的网络。在基本不损失精度的前提下,这两种方法对改进的深度神经网络PVANet分别压缩了5×、10×。SVD策略和网络剪枝方法为深度神经网络的嵌入式应用提供了可行的解决方案。