[发明专利]一种面向轻量级神经网络的模型优化和压缩方法在审
| 申请号： | 202010637629.2 | 申请日： | 2020-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN112016670A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 徐增敏;赵汝文;陈凯;丁勇;唐梅军;刘建伟;蒙儒省;罗劲锋 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学;桂林安维科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 张学平 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向轻量级神经网络的模型优化和压缩方法，首先向原始ReLU函数中加入改进参数对ReLU函数进行改进，并利用链式法则和动量法对所述改进参数进行更新；其次利用ReLU6函数将自门控函数中的Sigmoid函数进行替换，并与改进后的ReLU函数进行融合，得到融合激活函数；最后，根据获取的剔除阈值，自下而上的删除对应数量的卷积核对卷积神经网络模型进行压缩，直至模型精度与参数量平衡，提升轻量级神经网络模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 轻量级 神经网络 模型 优化 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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