【摘 要】
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深度卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)作为特征提取器(featureextractor,CNN--FE)已被广泛应用于许多领域并获得显著成功.根据研究评测可知CNN--FE具有大量参
【机 构】
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北京大学信息工程学院现代信号与数据处理实验室
【基金项目】
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Supported by Shenzhen Science & Technology Fundamental Research Program (JCYJ20150430162332418).
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深度卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)作为特征提取器(featureextractor,CNN--FE)已被广泛应用于许多领域并获得显著成功.根据研究评测可知CNN--FE具有大量参数,这大大限制了CNN--FE在如智能手机这样的内存有限的设备上的应用.本文以AlexNet卷积神经网络特征提取器为研究对象,面向图像分类问题,在保持图像分类性能几乎不变的情况下减少CNN--FE模型参数量.通过对AlexNet各层参数分布的详细分析,作者发现其全连接层包含了大约99
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