10、高效卷积网络的基于聚类的滤波器剪枝方法

高效卷积网络的基于聚类的滤波器剪枝方法

在深度学习领域，卷积神经网络（ConvNets）在图像识别、自然语言处理等诸多任务中取得了显著的成果。然而，这些网络通常具有大量的参数和计算量，这不仅增加了存储和计算成本，还限制了它们在资源受限设备上的部署。为了解决这些问题，滤波器剪枝技术应运而生，它可以有效地减少网络的参数和计算量，同时保持较高的准确率。

1. 相关研究概述

在滤波器剪枝领域，已经有许多研究提出了不同的方法。例如，有人提出了重复组卷积（RGC）方法来改进组卷积；还有基于排序的滤波器剪枝方法，通过聚类算法对相似的滤波器进行聚类和排序，保留高影响的滤波器，去除其他滤波器。此外，为了进一步优化神经网络并将模型部署在边缘设备上，也有研究提出了考虑硬件架构的基于聚类的剪枝技术。还有一些方法根据不同层滤波器对模型推理的不同影响，提出了灵活速率的滤波器剪枝方法，或者自适应选择合适的剪枝标准应用于网络的每一层。另外，还有基于聚类多样性度量的集成剪枝方法以及结构化稀疏正则化（SSR）策略等。

2. 提出的方法

本文提出了一种基于聚类的滤波器剪枝方法，旨在减少网络的存储和计算开销。该方法的主要步骤如下：
1. 滤波器聚类 ：对于每一层，使用K-Means++算法将滤波器F划分为n个相似滤波器组。n的值，即每个卷积层需要创建的最佳聚类数，是根据轮廓系数（Silhouette score）确定的。
2. 滤波器选择 ：使用皮尔逊相关系数（ρ）计算每个聚类中滤波器之间的相似度。如果滤波器对之间的相似度系数高于特定阈值（∅），则保留其中一个滤波器，丢弃另一个。这样可以为每个聚类获得