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面向信號(hào)調(diào)制識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輕量化方法

小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 頁數(shù): 9 2023-04-14
摘要: 為了提高智能化信號(hào)調(diào)制識(shí)別任務(wù)的實(shí)時(shí)性,本文對用于信號(hào)調(diào)制識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了輕量化研究.通道剪枝是減小模型復(fù)雜度的有效方法,但現(xiàn)有的方法受原始模型深度的限制,雖然剪枝后的計(jì)算量減少,但是加速效果并不明顯.針對上述問題,本文提出一種面向信號(hào)調(diào)制識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輕量化方法,以卷積層作為最小剪枝單元,為每個(gè)卷積層生成代理分類器,根據(jù)代理分類器的分類精度評估卷積層的重要性,移除...

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