基于全局信息的卷积神经网络模型剪枝微调优化方法

为解决因卷积神经网络模型规模大, 模型剪枝方法引起的精度下降问题, 提出一种模型剪枝微调优化方法。该方法引入原卷积神经网络模型权重全局信息至剪枝后模型, 使原模型信息体现在剪枝后模型的权重上, 提升剪枝后模型的精度。在图像分类任务和目标检测任务中的实验结果表明, 所提出的微调优化方法可获得更大的压缩率和更小的模型精度损失。     

秦淮河水文水动力模型及实时校正

为了解秦淮河的径流规律及特征,针对秦淮河流域的地形、水系、产汇流特性、水利工程及下游潮位特征,构建了秦淮河流域水文水动力模型,计算了秦淮河水系主要计算断面的水位流量过程,并选择K最近邻算法(KNN法)和反馈法两种实时校正方法对模拟结果进行校正。结果表明,以各洪水场次的洪峰相对误差和纳什效率系数作为评价指标,秦淮河流域水文水动力模型模拟效果良好,经实时校正后,模拟精度得到了进一步提高,可用于流域的洪水预报。     

基于可融合残差卷积块的深度神经网络模型层剪枝方法

针对当前主流的剪枝方法所获得的压缩模型推理时间较长和效果较差的问题, 提出一种易用且性能优异的层剪枝方法。该方法将原始卷积层转化为可融合残差卷积块, 然后通过稀疏化训练的方法实现层剪枝, 得到一种具有工程易用性的层剪枝方法, 兼具推理时间短和剪枝效果好的优点。实验结果表明, 在图像分类任务和目标检测任务中, 该方法可使模型在精度损失较小的情况下获得极高的压缩率, 优于先进的卷积核剪枝方法。