[發明專利]基于FPCC-GAN的構建輕型圖像分類網絡的方法及系統在審
| 申請號： | 202110004474.3 | 申請日： | 2021-01-04 |
| 公開（公告）號： | CN112733925A | 公開（公告）日： | 2021-04-30 |
| 發明（設計）人： | 張俊三;馮葉棋;邵明文;張世棟 | 申請（專利權）人： | 國網山東省電力公司棗莊供電公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 濟南信達專利事務所有限公司 37100 | 代理人： | 孫園園;羅文曌 |
| 地址： | 277000 山*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 fpcc gan 構建 輕型 圖像 分類 網絡 方法 系統 | ||
1.一種基于FPCC-GAN的構建輕型圖像分類網絡的方法，其特征在于，該方法具體如下：
將數據集圖像隨機輸入預訓練好的分類網絡，得到包含準確語義信息的特征圖；
隨機初始化網絡參數：按正態分布隨機初始化待剪枝的分類網絡與對抗判別器中的參數，將數據集圖像輸入網絡模型；
訓練待剪枝的分類網絡與判別器的網絡參數，通過L2距離約束，使其生成特征圖的語義信息逐步與預訓練網絡產生的正確語義之間歐氏距離介于0.06-0.2；
計算待剪枝的分類網絡中每層卷積層中濾波器的聚類中心，根據各卷積層中濾波器距離聚類中心的距離，按照剪枝比例去除距離小于閥值的濾波器；
迭代進行參數更新與網絡剪枝，直至達到規定迭代次數且已獲得數據集圖像對應的正確語義，得到此時剪枝后的網絡參數；其中，預訓練網絡的特征圖和剪枝后網絡的特征圖的歐氏距離小于0.2；
根據預先設定的參數剪枝率λ，輸出參數量為原來(1-λ)％、浮點運算量為原分類網絡70％以下的新網絡，且新網絡輸出的圖像分類準確率與原分類網絡輸出的分類準確率的誤差在1％以內。
2.根據權利要求1所述的基于FPCC-GAN的構建輕型圖像分類網絡的方法，其特征在于，所述特征圖形成過程如下：
數據集中包括現實場景中各類圖像，隨機選取圖像輸入預訓練好的網絡，經過卷積層提取出與目標種類相關的紋理或結構特征形成特征圖。
3.根據權利要求1所述的基于FPCC-GAN的構建輕型圖像分類網絡的方法，其特征在于，所述預訓練好的分類網絡包括VGG-16、VGG-19、GoogLeNet、ResNet-56、ResNet-20、ResNet-34或ResNet-110；
所述數據集包括CIFAR-10、MNIST和SVHN。
4.根據權利要求1所述的基于FPCC-GAN的構建輕型圖像分類網絡的方法，其特征在于，所述待剪枝的分類網絡的目標優化函數為：
其中，Ladv(WG，M，WD)表示判別器和剪枝網絡相互競爭的對抗損失，使用Ladv(WG，M，WD)來訓練生成器G和判別器D，定義為：
其中，pb(x)和pg(x)分別表示基線和剪枝網絡的特征分布；使用修剪掉的參數作為輸入噪聲z，pz(z)是輸入噪聲z的先驗分布；
Ldata(WG，M，WB)表示基線輸出特征和剪枝網絡輸出特征之間的數據損失，用于對齊這兩個網絡的輸出，用MSE損失表示：
其中，n表示批次的大小。
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