[发明专利]一种基于剪枝的卷积神经网络压缩方法、系统及介质在审
| 申请号： | 201911349816.4 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111178525A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 李琳;徐亦农;杨苗苗;赖彬彬;刘凡 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于剪枝的卷积神经网络压缩方法、系统及介质，包括步骤：对训练数据进行预处理；初始化卷积神经网络模型的权重；计算网络连接的显著度，以显著度的分数作为评估连接重要性的标准，并对显著度进行排序：对卷积神经网络进行剪枝，保留top‑k的连接，使得网络稀疏化：训练稀疏化后的卷积神经网络模型，直到模型收敛。本发明在训练之前对网络进行裁剪，省去了预训练和微调流程，极大地简化了剪枝过程的同时保持了网络的准确率，同时通过显著度分数结构化地选择重要的连接，对于不同的网络结构具有鲁棒性，因此可以应用到多种网络结构中而不需要进行过多的调整。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 剪枝 卷积 神经网络 压缩 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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