文献类型：期刊文章

作　　者：毕鹏程[1] 罗健欣[1] 陈卫卫[1]

BI Pengcheng;LUO Jianxin;CHEN Weiwei(Command & Control Engineering College, Army Engineering University of PLA, Nanjing 210007, China)

机构地区：[1]中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院

出　　处：《计算机工程与应用》

年　　份：2019

卷　　号：55

期　　号：16

起止页码：25-35

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了使卷积神经网络模型更好地应用于移动端和嵌入式设备,必须从减少模型参数量和降低计算复杂度两方面入手。首先简要介绍了目前几种流行的解决方法,并详细阐述了六个轻量化卷积神经网络模型,展示了其中应用的不同网络计算方式的计算量和参数量,论述了模型的核心构建模块、整体网络结构和创新之处。分析了各网络以及常规卷积网络在ImageNet数据集上的分类准确度,进而对比各网络实现轻量化的技巧,得出在进行模型设计时采用直接指标替代间接指标的结论。同时发现了残差结构对保证轻量化模型准确率的重要性。最后对轻量化卷积神经网络的发展前景进行了展望。

关 键 词：卷积神经网络(CNN)  轻量化 卷积方式  

分 类 号：TP391.4]