[发明专利]基于张量分解的模型压缩方法、装置和服务器在审
| 申请号： | 202010849312.5 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN114077885A | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 石巍巍;刘华彦;隋志成;周力;刘默翰 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 任敏 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例适用于人工智能技术领域，提供了一种基于张量分解的模型压缩方法、装置和服务器，该方法包括：服务器获取待压缩的模型，模型包括至少一层模型层，模型层具有相应的原始张量，原始张量包括多个维度，多个维度分别具有相应的维度大小；针对模型层中的待分解层，服务器根据待分解层的原始张量中每个维度的维度大小，确定待分解层的原始张量的张量分解形式；以及，服务器根据每个维度的维度大小，确定待分解层的原始张量的张量链分解秩；服务器按照张量分解形式和张量链分解秩，对待分解层的原始张量进行张量分解，得到压缩模型。通过上述方法，可以对深度神经网络模型进行压缩，使得压缩后的深度神经网络模型能够部署在终端设备上。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 张量 分解 模型 压缩 方法 装置 服务器 | ||
【主权项】：
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