一种基于通道域自注意力的特征图剪枝方法

同时保证网络剪枝方法的准确率和稳定性，提出一种基于通道域自注意力的特征图剪枝方法。该方法采用主成分分析（principle component analysis, PCA）算法降低噪声干扰，引入通道域注意力为特征图自动分配不同权重，移除低权重通道的滤波器，并对网络进行重训练和精调，以减少网络精度损失。在公开数据集上对VGG 16网络模型展开的实验表明，当剪枝率为60%时，达到视觉几何组模型Top 5的准确率为8923%；当剪枝率逐渐增加到80%时，仍保持73%准确率。相较于同类方法，本文提出的方法更能保证剪枝时模型的准确率和稳定性。