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基于LZW编码的卷积神经网络压缩方法综述

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.39 MB | 2021-06-11

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　　针对卷积神经网络（CNN）因参数量大难以移植到嵌入式平台的问题，提出基编码的CNN压缩方法。通过浮点转定点和剪枝2种方法来压缩模型容量。对权值进行k- means聚类量化，并在此基础上进行LZW编码。在 MNIST数据集上进行实验，结果表明，剪枝效果优于浮点转定点的压缩效果，在进行剪枝、量化后使用LzW编码，其压缩比可达25.338。

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