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本发明涉及一种基于深度学习的双支路滤波器剪枝方法,包括下列步骤:划分数据集,划分为训练集和测试集;基于原始VGG‑16进行重新搭建,得到需要剪枝的原始网络,之后加入双支路模块,得到新的网络模型;利用数据集中的训练集训练加入双支路模块的网络模型,使模型在测试集上的测试准确率达到最高,此时获得一个最优模型;再次把训练集输入最优模型,利用双支路模块和输入图片,得到每个滤波器的激活值;将单网络层滤波器的权重方差进行排序,获得每层滤波器的重要程度排序;按照预设定的每层的剪枝比率获得阈值,将大于阈值的数保留
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113837284 A
(43)申请公布日 2021.12.24
(21)申请号 202111128830.9
(22)申请日 2021.09.26
(71)申请人 天津大学
地址 30
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