基于网络生长方法的模型压缩与加速方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.3 本文工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 网络压缩与加速技术综述 | 第13-37页 |
| 2.1 网络压缩方法综述 | 第13-28页 |
| 2.1.1 网络剪枝方法 | 第14-19页 |
| 2.1.2 网络精馏方法 | 第19-23页 |
| 2.1.3 网络分解方法 | 第23-25页 |
| 2.1.4 网络结构挖掘方法 | 第25-28页 |
| 2.2 网络加速方法综述 | 第28-36页 |
| 2.2.1 网络结构精简方法 | 第28-31页 |
| 2.2.2 量化与二值化方法 | 第31页 |
| 2.2.3 结合硬件优化的加速方法 | 第31-36页 |
| 2.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于遗传算法的网络生长方法 | 第37-51页 |
| 3.1 问题描述 | 第37页 |
| 3.2 网络生长方法 | 第37-46页 |
| 3.2.1 初始网络结构 | 第38-39页 |
| 3.2.2 变异操作 | 第39-44页 |
| 3.2.3 网络遗传算法 | 第44-46页 |
| 3.3 实验结果 | 第46-50页 |
| 3.3.1 数据集 | 第46-47页 |
| 3.3.2 遗传算法训练过程 | 第47页 |
| 3.3.3 参数设置和实验结果 | 第47-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于二值化的网络生长方法 | 第51-65页 |
| 4.1 量化与二值化 | 第51-58页 |
| 4.1.1 网络权重量化 | 第51-53页 |
| 4.1.2 网络权重二值化 | 第53-56页 |
| 4.1.3 二值化网络 | 第56-58页 |
| 4.2 基于二值化的网络生长方法 | 第58-61页 |
| 4.2.1 二值化网络生长 | 第58-59页 |
| 4.2.2 多组权重拟合 | 第59-61页 |
| 4.3 实验结果 | 第61-63页 |
| 4.3.1 网络二值化实验结果 | 第61-62页 |
| 4.3.2 二进制网络生长实验结果 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文工作小结 | 第65页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录A Fitness及其分量随迭代次数的关系 | 第73-78页 |
| 附录B 最佳Fitness的模型结构图 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
