[发明专利]卷积神经网络的压缩方法、装置、电子设备和介质有效
| 申请号： | 201810897749.9 | 申请日： | 2018-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110826684B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 朱力强 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 曹桓 |
| 地址： | 100000*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种卷积神经网络的压缩方法、装置、电子设备和介质，涉及人工智能技术领域，包括：获取卷积神经网络中待计算卷积层的输入特征图，其中，输入特征图为卷积神经网络的输入图像在其沿网络前向传播的过程中，在待计算卷积层处形成的输入特征图；计算输入特征图经过待计算卷积层中每个卷积核的卷积处理之后，输出特征图的L1范数，得到至少两个L1范数；利用至少两个L1范数对待计算卷积层的卷积核进行压缩，压缩之后得到目标卷积神经网络，本发明缓解了在采用现有的卷积神经网络压缩方法对卷积神经网络进行压缩时，对卷积神经网络的准确性影响较大的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 压缩 方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
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