卷积滤波器在模型压缩与加速技术中的应用研究进展

资源摘要信息:"本资源包含了有关使用MATLAB代码实现模型压缩和加速的最新进展的信息库。其中，所涉及的技术包括低阶近似、多阶段压缩、高效的神经网络压缩、低阶因子分解、滤波器组逼近、终极张量、深度卷积神经网络压缩以及低秩扩展等。这些技术主要用于优化神经网络的性能，提高计算效率，降低模型的复杂度，以适应快速和低功耗的移动应用的需求。 1. 低阶近似：这种方法旨在通过将高维张量分解为低阶近似来简化模型，使得模型在保持原有性能的同时，计算复杂度大幅降低。 2. T-Net：这是一种参数化完全卷积网络的技术，它通过使用单个高阶张量来近似网络，从而达到压缩模型的目的。 3. MUSCO：多阶段压缩技术，旨在通过分阶段的方式逐步压缩神经网络，实现模型的逐步精简。 4. 低阶因子分解的自适应混合：这是用于紧凑型神经建模的一种技术，它结合了低阶因子分解与自适应混合方法，以实现对神经网络模型的高效压缩。 5. 滤波器组逼近：通过逼近方法对网络中的滤波器组进行压缩，这有助于实现极限网络压缩。 6. 终极张量：这是压缩卷积层和FC层的技术，它利用张量的特性来减少模型的参数数量。 7. 深度卷积神经网络的压缩：针对深度卷积神经网络，提出了多种压缩策略，以便于在移动设备上运行。 8. 加速超深度卷积网络：通过特定的技术，如使用微调的CP分解，加速卷积神经网络的运行速度。 9. 利用卷积网络内的线性结构进行有效评估：这是通过对网络内部的线性结构进行分析和优化，以提高评估效率的技术。 10. 加快低秩扩展的卷积神经网络：通过扩展低秩方法，提高卷积神经网络的处理速度。 11. 修剪和稀疏：这是通过网络修剪和稀疏化来减少模型大小和计算量的方法，包括重新思考网络修剪的价值以及动态通道修剪等技术。 12. AutoPruner：这是一种端到端的可训练滤波器修剪方法，它可以有效地为深度模型推理进行修剪，从而实现推理过程的加速和模型的压缩。 此外，文件还提到了英特尔开发人员专区，可能提供了与上述技术相关的开发工具和资源。资源名称为“model-compression-and-acceleration-progress-master”，表明这可能是一个综合性资源库，包含了模型压缩和加速的多项相关技术和方法。" 以上内容总结了文档中的关键知识点，并扩展了相关技术和方法的详细说明，希望能够帮助理解当前在模型压缩和加速领域取得的进展。