[发明专利]一种深度神经网络压缩方法和装置有效
| 申请号： | 201810072791.7 | 申请日： | 2018-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN110084364B | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 李鑫;孟通;江帆;韩松;单羿 | 申请（专利权）人： | 赛灵思电子科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京卓孚律师事务所 11821 | 代理人： | 任宇 |
| 地址： | 100029 北京市朝阳区安定路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提出了一种深度神经网络压缩方法和装置。神经网络的神经元之间的连接关系通常由多个矩阵来表示。根据本发明的神经网络压缩方法（900）包括：将所述多个矩阵的所有行进行跨矩阵重排（S910），其中，重排后的矩阵行按序分块为多个子矩阵；对多个子矩阵进行敏感度分析，以确定神经网络的初始压缩率（S920）；按照所确定的初始压缩率对所述多个子矩阵进行压缩，以获得压缩后的神经网络（S930）。本发明可以保证并行计算处理单元负载均衡，从而达到释放储存资源、加快计算速度、降低功耗的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 神经网络 压缩 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络压缩方法，所述神经网络的神经元之间的连接关系由多个矩阵来表示，其特征在于，所述方法包括：将所述多个矩阵的所有矩阵行进行跨矩阵重排，其中，重排后的矩阵行按序分块为多个子矩阵；对多个子矩阵进行敏感度分析，以确定神经网络的初始压缩率；按照所确定的初始压缩率对所述多个子矩阵进行压缩，以获得压缩后的神经网络。
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