文件名称：vggnet代码matlab-Structure-Sparsity:banyungong
文件大小：15.21MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 05:22:58
系统开源
vggnet代码matlab 具有结构化稀疏性的稀疏深度神经网络 这是针对结构化的稀疏深层神经网络的独立源代码，可加快对深层神经网络（DNN）的评估。 技术细节在下面的文章中：学习深度神经网络中的结构稀疏性。 我们的SSL（结构稀疏学习）方法利用群组Lasso正则化来动态学习紧凑的DNN结构（更少的过滤器，更少的通道，更小的过滤器形状，更少的神经元和更少的层），在GPUNet中以3.1倍的速度实现AlexNet中卷积层的加速CPU中的5.1X，由BLAS中现有的GEMM度量（例如，CPU中的MKL和nvidia GPU中的cuBLAS）。 另外，我们方法的一种变体可以将AlexNet的准确性提高约1％。 此外，我们的结果还可以减少深度残差网络（ResNets）中的层数，同时提高其准确性。 海报是。 幻灯片是。 这项工作已扩展并扩展到递归神经网络（如LSTM和递归公路网络），以了解隐藏的大小。 相关内容在ICLR 2018中发布。由TensorFlow实现。 我们关于低等级DNN（，）的ICCV 2017论文可以与SSL方法结合使用以进一步加速。 您可能对我们的NIPS 2017口头论文