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針對卷積神經網絡（ CNN）推理計算所需內存空間和資源過大，限制了其在嵌入式等“邊緣”設備上部署的問題，提出結合網絡權重裁剪及面向嵌入式硬件平臺數據類型的數據量化的神經網絡壓縮方法。首先，根據卷積神經網絡各層權重的分布，采用閾值法對網絡精確率影響較小的權重進行裁剪，保留網絡中重要連接的同時除去冗余信息；其次，針對嵌入式平臺的計算特性分析網絡中權重及激活函數所需的數據位寬，采用動態定點量化方法減小權重數據的位寬；最后，對網絡進行微調，在保障網絡模型識別精度的前提下進一步壓縮模型大小并降低計算消耗。實驗結果表明，該方法降低了VGG-19網絡95.4%的存儲空間而精確率僅降低0.3個百分點，幾乎實現無損壓縮；同時，通過多個網絡模型的驗證，該方法在平均1. 46個百分點精確率變化范圍內，最大降低網絡模型96.12%的存儲空間，能夠有效地壓縮卷積神經網絡。
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