基于神经元容错度分析的神经网络裁剪与近似计算技术研究

• 作者: 张伟功 王旭 王晶
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 神经网络 神经元容错能力 节点裁剪 近似计算
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 页码范围: 70-75,83
• 页数: 7页
• 分类号: TP319
• 语种: 中文

摘要

本文将神经元裁剪和近似计算技术相结合,首先提出基于统计排序的神经元容错能力量化方法,然后,为了识别神经元的裁剪度,根据神经元的容错能力提出神经元重要程度排序算法,其次,引入轻量级的重训练,提出循环裁剪法,以探寻最优裁剪率.最后,根据神经元的容错能力,在神经网络运行过程中使用近似计算技术进一步降低功耗开销.本文通过两个实验,证明了该技术的有效性,其中以MNIST为例,在精度损失小于5％的情况下,压缩率达到50％,节能1.35倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晶	首都师范大学信息工程学院	138	1613	21.0	37.0
3	张伟功	首都师范大学信息工程学院	43	138	6.0	9.0
7	王旭	首都师范大学信息工程学院	4	1	1.0	1.0