[发明专利]一种基于质谱数据集的神经网络模型压缩方法及系统在审
| 申请号： | 202011333324.9 | 申请日： | 2020-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN112329922A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 王振宇;魏剑;王阳东;陈严;李伟 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 彭伶俐 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于质谱数据集的神经网络模型压缩方法及系统，对待压缩的神经网络模型进行训练，对训练好的神经网络模型进行剪枝，对剪枝后的神经网络模型进行量化，将量化后的神经网络模型的BN层和卷积层合并得到无BN层的神经网络模型，对获得的网络模型再次进行量化得到压缩模型。以大型网络作为输入模型，无关紧要的通道被自动识别和剪枝，卷积层和全连接层参数位数上的冗余被去除，并丢弃BN层，产生精度相当但薄而紧凑(高效)的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 神经网络 模型 压缩 方法 系统 | ||
【主权项】：
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