自動化構建移動端神經網絡的技術研究
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>520 K
標簽： 輕量級神經網絡 卷積 模型約束
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文檔介紹：深度學習已在視覺、語音,、自然語言等應用領域取得巨大成功，然而隨著網絡結構日趨復雜,，神經網絡參數(shù)量也迅速增長,，設計網絡結構和調節(jié)參數(shù)這一過程需要大量的專業(yè)知識與反復試驗，成本極高,。此外,，由于功耗限制與存儲空間等因素，移動端設備上的神經網絡模型規(guī)模受限,。設計了一種高效的移動端神經網絡架構搜索算法,，具體包括：(1)設計了一種在預先給定神經網絡架構的情況下可以自動計算模型浮點數(shù)運算次數(shù)的算法；(2)改進現(xiàn)有的基于梯度的神經網絡架構搜索算法,，設計了一種帶約束的架構搜索算法；(3)在神經網絡架構搜索過程中加入對浮點數(shù)運算次數(shù)的約束,，通過調節(jié)約束的強弱搜索到幾種不同的神經網絡架構,。訓練搜索到的神經網絡，測試其在圖像分類任務上的性能,，并與工業(yè)界常用的模型相比較,。實驗結果表明，該方法搜索到的模型能達到目前工業(yè)界主流模型性能,。
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