[发明专利]基于深度卷积对抗生成网络的无数据模型量化压缩方法有效
| 申请号： | 201911214493.8 | 申请日： | 2019-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN111008694B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 戚琦;王敬宇;路晏;朱少雄;孙海峰;王晶;王纯;刘国泰 | 申请（专利权）人： | 许昌北邮万联网络技术有限公司;北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 461000 河南省许昌市城乡一体*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 基于深度卷积对抗生成网络的无数据模型量化压缩方法，包括如下操作步骤：(1)构造一个深度卷积对抗生成网络，其中将待量化分类模型作为判别模型；(2)只对生成模型进行训练，不再对判别模型进行训练；(3)利用生成模型生成数据集，作为待量化分类模型的训练集，对待量化分类模型进行量化压缩；本发明的方法克服了现有模型量化压缩需要训练数据的不足，充分利用了待量化模型中的信息，用其训练生成模型，使用训练好的生成模型生成一组训练集用于模型压缩，从而摆脱了对原始训练数据集的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 对抗 生成 网络 数据模型 量化 压缩 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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