深度学习模型压缩：神经网络剪枝与结构搜索方法

"基于神经网络结构搜索的卷积神经网络剪枝与压缩方法" 本文主要探讨了在深度学习领域，如何有效地对卷积神经网络（CNN）进行剪枝与压缩，以便在资源有限的设备上实现高效运行。随着AI技术的发展，深度神经网络在人工智能中的应用越来越广泛，但随之而来的是模型参数的急剧增加，这给硬件资源带来了巨大压力。为了解决这一问题，神经网络剪枝成为了一个重要的研究方向。 文章提出了一种结合加速近端梯度（APG）、轻量级网络设计、非结构化剪枝以及神经网络结构搜索（NAS）的综合方法。APG是一种优化策略，能够加速模型训练过程，减少梯度计算的时间复杂性，从而更有效地寻找模型的最优结构。轻量级网络设计旨在构建小型但性能高效的网络，以适应资源受限的环境。 非结构化剪枝是指不按照预定义的规则去除神经元或连接，而是根据权重的重要性进行随机或智能的剪枝。这种方法可以更灵活地优化网络结构，但可能增加实现难度，因为它可能导致稀疏矩阵运算。 神经网络结构搜索（NAS）是自动化的网络设计技术，通过搜索算法来探索网络结构，寻找最佳的架构组合，以达到在性能和效率之间的平衡。NAS与剪枝结合，可以在保持模型性能的同时，进一步降低模型的复杂度。 实验结果显示，采用上述方法对目标分类和目标检测任务的常见CNN模型进行压缩剪枝后，模型的准确性保持不变，参数量减少了91.1%，计算量下降了84.0%。这样的成果表明，这种方法在减小模型规模的同时，不会牺牲模型的预测精度，对于资源受限的边缘计算设备具有极大的应用价值。 最后，研究者将压缩剪枝后的模型在嵌入式架构上实现推理，验证了该方法在实际硬件环境中的可行性，为深度学习在边缘计算设备上的部署提供了有效途径。文章的关键词包括模型压缩、卷积神经网络、神经网络剪枝和神经网络结构搜索，体现了研究的核心内容。分类号TP202和文献标识码A分别代表了计算机科学技术和学术论文的类型。 这篇研究展示了如何通过创新的优化策略和自动化设计方法，实现CNN的高效压缩和剪枝，为深度学习在边缘计算领域的应用开辟了新的道路。