全局稀疏滤波修剪

保持99%精度

在保持高精度的同时，通过全局概率分布结构稀疏性大幅降低模型参数量和计算量，适合资源受限的边缘部署。

Zhao, Chunhua · 汤宝平 · 邓蕾 · 黄艺 · Hao, Tan

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2024

参数信息

准确率

99.12 %

参数量

3.668 K

计算量

3.636 MFLOPs

技术优势

精度几乎不降

在剪枝率高达0.95时，ResNet8模型精度维持在99.12%，证明剪枝没有损伤诊断能力。

计算成本可控

提出的计算加速感知方法降低了由低重要性小权重幅度引起的高计算成本，使推理更高效。

部署更容易

剪枝后的模型参数量和FLOPs大幅减少，更适合在资源受限的无线传感器网络中部署。

应用场景

• 边缘故障诊断：将高精度诊断模型压缩后部署到边缘设备，实现旋转机械的实时故障识别。
• 资源受限部署：大幅降低模型参数量和计算量，使其能运行在计算和存储受限的WSN节点上。
• 模型压缩：通过全局概率分布结构稀疏性剪枝，在保持精度的同时压缩模型大小。
• 旋转机械监测：为旋转机械提供高效故障诊断模型，适用于无线传感器网络环境。