袁晓彤

作品数：19被引量：83H指数：6
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供职机构：南京信息工程大学更多>>
发文主题：剪枝视频对象降水预报方法降水预报短临更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学电子电信政治法律更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《南京大学学报（自然科学版）》《模式识别与人工智能》《中国图象图形学报》更多>>
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基于梯度权值追踪的域自适应分类研究
《南京信息工程大学学报》2025年第2期203-214,共12页崔绍君 季繁繁 王婷 袁晓彤 
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0100400);国家自然科学基金(U21B2049,61936005)。
本文提出一种基于梯度权值追踪的剪枝与优化算法(GWP),旨在解决无监督领域中存在的过拟合问题,即在下游任务上的精度远低于在训练集上的精度.针对无监督领域自适应中基于差异与基于对抗的方法,将稠密-稀疏-稠密策略应用于解决过拟合问题...
关键词：梯度权值追踪 无监督领域自适应 稠密-稀疏-稠密 过拟合 零阶信息 一阶信息 
基于伪孪生网络双层优化的对比学习被引量：4
《模式识别与人工智能》2022年第10期928-938,共11页陈庆宇 季繁繁 袁晓彤 
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(No.2018AAA0100400);国家自然科学基金项目(No.U21B2049,61876090,61936005)资助。
目前,基于伪孪生网络的对比学习算法使用各种组件以获得最优学生网络,但忽略教师网络在下游任务中的表现,因此,文中提出基于伪孪生网络双层优化的对比学习,促进学生网络和教师网络相互学习,获得最优教师网络。双层优化策略包括基于近邻...
关键词：对比学习 双层优化 学生网络 近邻优化 教师网络 随机梯度下降 
基于梯度追踪的结构化剪枝算法被引量：1
《计算机仿真》2022年第8期347-355,414,共10页王珏 季繁繁 袁晓彤 
国家新一代人工智能重大项目(2018AAA0100400);国家自然科学基金项目(61876090,61936005)。
针对深度卷积神经网络存在的过参数化问题,提出一种梯度追踪的结构化剪枝算法。在优化器步骤中选择梯度最大的滤波器,将其索引与参数幅值最大的滤波器索引合并,形成一个并集;根据上述并集更新模型参数;使用一种动态的滤波器选择方法,从...
关键词：结构化剪枝 梯度追踪算法 动态剪枝 模型压缩 卷积神经网络 
基于隐式随机梯度下降优化的联邦学习被引量：10
《智能系统学报》2022年第3期488-495,共8页窦勇敢 袁晓彤 
国家自然科学基金项目(61876090,61936005);科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0100400).
联邦学习是一种分布式机器学习范式,中央服务器通过协作大量远程设备训练一个最优的全局模型。目前联邦学习主要存在系统异构性和数据异构性这两个关键挑战。本文主要针对异构性导致的全局模型收敛慢甚至无法收敛的问题,提出基于隐式随...
关键词：联邦学习 分布式机器学习 中央服务器 全局模型 隐式随机梯度下降 数据异构 系统异构 优化算法 快速收敛 
轻量级注意力特征选择循环网络的超分重建被引量：3
《中国图象图形学报》2021年第12期2826-2835,共10页徐雯捷 宋慧慧 袁晓彤 刘青山 
国家新一代人工智能重大项目(2018AAA0100400);国家自然科学基金项目(61872189,61532009);江苏省自然科学基金项目(BK20191397);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX20_0968)。
目的深度卷积网络在图像超分辨率重建领域具有优异性能,越来越多的方法趋向于更深、更宽的网络设计。然而,复杂的网络结构对计算资源的要求也越来越高。随着智能边缘设备(如智能手机)的流行,高效能的超分重建算法有着巨大的实际应用场...
关键词：图像超分辨率 轻量网络 递归机制 参数共享 特征增强 高效通道注意力 
基于Adam局部优化的分布式近似牛顿深度学习模型训练被引量：16
《计算机应用与软件》2021年第10期278-283,共6页毕常遥 袁晓彤 
国家自然科学基金项目(61876090,61936005);国家新一代人工智能重大项目(2018AAA0100401)。
分布式学习是减轻现代机器学习系统中不断增加的数据和模型规模压力的有效工具之一。DANE算法是一种近似牛顿方法,已被广泛应用于通信高效的分布式机器学习。其具有收敛速度快且无须计算Hessian矩阵逆的优点,从而可以在高维情况下显著...
关键词：深度学习 近似牛顿法 分布式优化 Adam算法 随机抽样 
基于深度神经网络二阶信息的结构化剪枝算法被引量：4
《计算机工程》2021年第2期12-18,共7页季繁繁 杨鑫 袁晓彤 
国家自然科学基金(61876090,61936005);国家新一代人工智能重大项目(2018AAA0100400)。
现有结构化剪枝算法通常运用深度神经网络(DNN)的一阶或者零阶信息对通道进行剪枝,为利用二阶信息加快DNN网络模型收敛速度,借鉴HAWQ算法思想提出一种新的结构化剪枝算法。采用幂迭代法得到经过预训练的网络参数对应Hessian矩阵的主特...
关键词：深度神经网络 网络压缩 结构化剪枝 二阶信息 幂迭代法 
模型压缩中的对抗鲁棒性实验分析
《陕西师范大学学报（自然科学版）》2020年第2期69-75,共7页夏海峰 袁晓彤 
国家自然科学基金(61876090)。
模型压缩和对抗鲁棒性在深度学习模型落地到实际应用场景中扮演着重要的角色,本文将二者结合到同一视角下,探讨在模型压缩同时又可以使精简后的模型具有鲁棒性的问题。在对抗训练的框架下,对模型压缩和模型鲁棒性之间一些性质上的关联...
关键词：深度神经网络 模型压缩 对抗攻击 对抗训练 
基于层融合特征系数的动态网络结构化剪枝被引量：7
《模式识别与人工智能》2019年第11期1051-1059,共9页卢海伟 袁晓彤 
国家自然科学基金项目(No.61876090,61936005);国家新一代人工智能重大项目(No.2018AAA0100401)资助~~
剪枝是一种减少模型复杂度的有效方式,现有的剪枝方法仅考虑卷积层对特征图的影响,无法准确判断冗余滤波器,文中提出基于层融合特征系数的动态网络结构化剪枝方法.同时考虑卷积层和批规范化(BN)层对输出特征图的影响,利用多动态参数确...
关键词：模型复杂度 层融合特征系数 结构化剪枝 动态参数 
基于滤波器注意力机制与特征缩放系数的动态网络剪枝被引量：8
《小型微型计算机系统》2019年第9期1832-1838,共7页卢海伟 夏海峰 袁晓彤 
国家自然科学基金项目(61876090)资助
结构化剪枝是模型压缩的一种有效方式,裁减掉网络中不重要的滤波器,减小网络的计算量和存储量.然而,仅仅基于滤波器自身的参数信息是无法准确判断该滤波器是否冗余.针对以上问题,提出一种利用卷积层和BN层双层参数信息的动态网络剪枝方...
关键词：结构化剪枝 动态网络剪枝 注意力机制 BN层缩放系数 
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