统一模型:分解卷积滤波器压缩CNN
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更新于2025-01-16
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"本文主要探讨了如何通过分解卷积滤波器来压缩深度卷积神经网络(CNNs),以实现模型的小型化和高效运行。文章指出,传统的滤波器修剪方法通常包括预训练、滤波器选择和微调三个阶段,但这种方法难以精确控制性能。作者提出了一种新的统一模型,将滤波器选择和学习过程结合在一起,引入了分解卷积滤波器(FCF),它由标准实值卷积滤波器和二进制标量组成,并利用反向传播和交替方向乘子法(ADMM)优化更新这两个部分。通过在CNN-FCF模型上训练,仅保留与二进制标量值为1对应的滤波器,从而得到紧凑的CNN模型。实验结果表明,这种方法在CIFAR-10和ImageNet数据集上的表现优于当前最先进的滤波器修剪技术。"
深度卷积神经网络(CNNs)是图像识别、语义分割、目标检测等计算机视觉任务中的关键模型,但由于其庞大的参数数量和计算复杂度,使得在移动设备上应用变得困难。为了解决这一问题,模型压缩成为了重要的研究方向。传统的模型压缩方法如滤波器修剪,一般涉及预训练、选择和微调阶段,但这种分离式处理方式可能导致性能难以控制。
文章创新性地提出了分解卷积滤波器(FCF),它将滤波器分解为标准实值卷积滤波器和二进制标量,通过点积操作连接。在训练过程中,FCF允许同时进行滤波器选择和学习,通过反向传播更新实值滤波器,而二进制标量则用ADMM优化方法更新。这样,在训练完成后,只保留与二进制标量为1的滤波器,可以有效减少模型参数,实现CNN的压缩。
实验部分,研究者在CIFAR-10和ImageNet两个广泛使用的图像识别数据集上验证了该方法的有效性,证明了提出的CNN-FCF模型在压缩率和性能之间达到了更好的平衡,超越了现有的滤波器修剪技术。
该研究提供了一个新的滤波器压缩策略,有助于在不牺牲性能的前提下,减小深度学习模型的体积,使之更适合于资源有限的设备,如手机和嵌入式系统。未来的研究可能会进一步探索如何优化FCF结构,或者将其与其他模型压缩技术(如量化、低秩分解等)相结合,以实现更高效、更轻量级的深度学习模型。
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