[发明专利]一种基于轻量化深度神经网络的图像识别方法及装置在审
| 申请号： | 202010298205.8 | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111626328A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 王冬丽;刘广毅;周彦 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 杨萍 |
| 地址： | 411105 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量化深度神经网络的图像识别方法及装置，所述方法包括以下步骤：1)构建并训练用于图像识别的深度神经网络模型；2)轻量化模型：循环更新模型的参数与修剪参数，每轮循环过程如下：首先对当前模型M当前特征层中重要性较低的通道进行修剪，得到本轮修剪后的模型M′，然后对其重新训练，并计算训练后M′的相对精度；若相对精度非负，则先计算本轮修剪的奖励，由此更新修剪参数，再进行下一轮循环；若相对精度为负，则放弃M′，回退到M，并根据精度损失是否在允许的精度损失范围内确定是更新修剪参数后进行下一轮循环还是结束循环；3)利用最终的模型对待识别图像进行识别。本发明适用于资源受限平台进行图像识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 深度 神经网络 图像 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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