[发明专利]神经网络模型压缩方法以及装置有效
| 申请号： | 201610943049.X | 申请日： | 2016-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN106485316B | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 朱志凡;冯仕堃;周坤胜;石磊;何径舟 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06N3/06;H03M1/54;H03M1/38 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 宋合成 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络模型压缩方法以及装置。其中方法包括：针对神经网络模型中的每一个神经元层，确定每个神经元层的模型参数集合，其中，模型参数集合包含多个模型参数；对多个模型参数进行第一变换以生成多个中间参数；根据预设的量化步长对多个中间参数进行量化，得到多个量化参数；根据预设的量化位数，从多个量化参数中选取多个采样量化点；根据多个量化参数的值和多个采样量化点，生成多个模型参数的量化值；根据量化值对多个模型参数进行压缩存储。该方法可以更好地保持模型效果，大大减少了神经网络模型的大小，减少了计算资源，特别是减少了内存资源的占用。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 压缩 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：针对神经网络模型中的每一个神经元层，确定所述每个神经元层的模型参数集合，其中，所述模型参数集合包含多个模型参数；对所述多个模型参数进行第一变换以生成多个中间参数；根据预设的量化步长对所述多个中间参数进行量化，得到多个量化参数；根据预设的量化位数，从所述多个量化参数中选取多个采样量化点；根据所述多个量化参数的值和所述多个采样量化点，生成所述多个模型参数的量化值；根据所述量化值对所述多个模型参数进行压缩存储。
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