[发明专利]神经网络模型的压缩方法及压缩装置、存储介质、设备有效
| 申请号： | 202010515787.0 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111709516B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 王卡风;高希彤;须成忠 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/082;G06N3/096 |
| 代理公司： | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人： | 孙伟峰 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的卷积神经网络模型压缩方法。该压缩方法包括：获取预训练好的迁移学习模型；对迁移学习模型的各个卷积层按照预定压缩比例进行压缩处理，以获得第一目标网络模型；利用目标图像数据集对第一目标网络模型进行迁移学习，以获得第一压缩目标模型；根据预定规则选择第一压缩目标模型中的部分卷积层进行压缩处理，以获得第二目标网络模型；利用目标图像数据集对第二目标网络模型进行迁移学习，以获得第二压缩目标模型。实现了迁移学习和卷积压缩的优势互补，在保证较高正确率的前提下，降低模型复杂度，提高运算速度，并针对部分卷积层进行压缩处理，可以进一步降低模型复杂度，避免模型正确率骤降。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 压缩 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
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