[发明专利]一种深度卷积神经网络快速自动压缩方法在审
| 申请号： | 202010659862.0 | 申请日： | 2020-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN111860779A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 唐文婷;韦星星;王越;李波 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种深度卷积神经网络快速自动压缩方法。针对优化目标和待优化模型搜索找到最优模型量化方案：初始化强化学习代理和环境，完成达到指定搜索轮数则输出最优模型；反之单轮搜索。在单轮搜索中，确定每一个可量化层的零比特通道索引和通道最小比特数，计算当前模型该层的量化方案以及量化后模型大小。如果当前可量化层是最后一层且不满足优化目标则调整模型量化方案至满足优化目标或不能调整为止；反之评估量化方案并保存环境参数，若当前可量化层不是最后一层，则继续单轮搜索；反之若当前模型量化方案最优，则保存量化方案为最优模型量化方案。避免了大量人为调参，不需要进行网络减枝与网络量化达成硬件要求，能够快速得到压缩网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 卷积 神经网络 快速 自动 压缩 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京航空航天大学，未经北京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010659862.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
