[发明专利]一种基于通道L1范数剪枝的神经网络压缩方法在审
| 申请号： | 202010039831.5 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111242287A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 陆生礼;樊迎博;庞伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 熊玉玮 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于通道L1范数剪枝的神经网络压缩方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法在外部数据集上训练卷积神经网络后获取该网络的初始化权值参数；在卷积核通道方向上根据参数group将待剪枝卷积层的权值参数分为n个组，并分别求取每个组的L1范数；根据一定的阈值对L1范数大于阈值的组内权值进行剪枝，对L1范数小于阈值的组内权值予以保留并参与再训练。本发明在保证参数的特征提取能力不被压缩的同时在一定程度上减小剪枝对最终目标检测准确率的影响，解决了剪枝后准确率下降过多以及硬件实现难度大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通道 l1 范数 剪枝 神经网络 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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