[发明专利]一种两阶段的卷积神经网络模型压缩方法在审
| 申请号： | 201911296807.3 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111160524A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 孟晓;于立新;秦智勇 | 申请（专利权）人： | 北京时代民芯科技有限公司;北京微电子技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 张辉 |
| 地址： | 100076 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种两阶段的卷积神经网络模型压缩方法，其特征在于包括如下步骤：(1)对已训练的卷积神经网络模型进行网络剪枝处理；(2)对已经经过剪枝处理的卷积神经网络模型进行固定位宽的量化处理，完成卷积神经网络模型压缩。本发明通过这种两阶段的模型压缩的方法，极大地降低了卷积神经网络模型的参数存储量和运算量，为在嵌入式系统中实现卷积神经网络算法的推理过程提供了更精简的网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 阶段 卷积 神经网络 模型 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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