基于神经元容错度分析的神经网络裁剪与近似计算技术研究.pdf

【神经网络】是人工智能领域中的核心组成部分，它模拟人脑的神经元结构，通过大量数据训练，实现模式识别、图像分类、语音识别等任务。在深度学习中，神经网络通常包含许多层，每一层由大量的神经元组成，这些神经元通过权重相互连接，形成复杂的计算网络。 【神经元容错度分析】是指对神经网络中单个或多个神经元的故障容忍能力进行评估。在实际应用中，由于硬件限制或计算资源的有限，神经网络可能会遇到各种误差或故障。通过分析神经元的容错度，可以了解网络在部分神经元失效时仍然保持功能的能力，这对于网络的优化和简化至关重要。 【神经元裁剪】是一种减少神经网络复杂性的技术，通过对神经元的重要性进行评估，移除对整体性能影响较小的神经元，从而减小模型大小，提高计算效率。在本研究中，基于神经元容错度的裁剪策略是通过统计排序方法来量化每个神经元的故障容忍能力，并依据此进行裁剪决策。 【近似计算】是一种旨在节省计算资源和能耗的技术，它允许在牺牲一定精度的情况下快速完成计算。在神经网络中，近似计算可以体现在权重的量化、激活函数的近似或者神经元的简化等方面。本研究中，利用神经元的容错度，网络在运行时可采用近似计算策略，进一步降低功耗。 【节点裁剪】与神经元裁剪类似，是指在神经网络中删除那些对网络性能影响不大的节点（即神经元），以实现模型的压缩和加速。在本文中，循环裁剪法是一种动态的优化策略，通过轻量级的重训练过程，不断尝试裁剪和恢复神经元，寻找最佳的裁剪比例，以达到最优的压缩效果和性能平衡。 【MNIST数据集】是一个广泛用于手写数字识别的基准数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。在实验中，MNIST被用来验证提出的神经网络裁剪和近似计算技术的有效性，表明在不超过5%的精度损失下，网络可以被压缩50%，同时节省1.35倍的能源消耗。 本文的研究主要集中在如何通过分析神经元的容错度来优化神经网络，结合节点裁剪和近似计算技术，有效地压缩网络规模并降低功耗，这对于资源受限的设备（如移动设备或嵌入式系统）上的深度学习应用具有重要价值。通过实验验证，这些方法在保持模型性能的同时，显著提高了计算效率和能效比。