[发明专利]一种深度Transformer级联神经网络模型压缩算法在审
| 申请号： | 202011141916.0 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112434804A | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 陈轶;张文;崔浩亮;牛少彰;王让定 | 申请（专利权）人： | 东南数字经济发展研究院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳紫晴专利代理事务所(普通合伙) 44646 | 代理人： | 陈彩云 |
| 地址： | 324000 浙江省衢州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种深度Transformer级联神经网络模型压缩算法，它解决了现有技术的算法仍然具有进一步压缩空间的问题。其方法包括：在文本数据集上对深度Transformer级联神经网络进行预训练；将Transformer级联模型按照先后顺序划分成若干份模块；随机选择预训练完成的深度Transformer级联神经网络中的某一层Transformer作为替换模块，此模块命名为Transformer‑compress；在小数据集内对预训练模型进行微调，并且使用模块逐步替换和模块间参数共享的方式对模型进行压缩。本发明优点在于进一步提升模型压缩效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 transformer 级联 神经网络 模型 压缩 算法 | ||
【主权项】：
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