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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>人工智能>基于LZW編碼的卷積神經網絡壓縮方法綜述

      基于LZW編碼的卷積神經網絡壓縮方法綜述

      2021-06-11 | pdf | 1.39 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對卷積神經網絡（CNN）因參數量大難以移植到嵌入式平臺的問題，提出基編碼的CNN壓縮方法。通過浮點轉定點和剪枝2種方法來壓縮模型容量。對權值進行k- means聚類量化，并在此基礎上進行LZW編碼。在 MNIST數據集上進行實驗，結果表明，剪枝效果優(yōu)于浮點轉定點的壓縮效果，在進行剪枝、量化后使用LzW編碼，其壓縮比可達25.338。

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