[发明专利]一种用于神经网络的基于混合粒度的联合稀疏方法有效
| 申请号： | 202011553635.6 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112288046B | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 卓成;郭楚亮;尹勋钊 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于神经网络的基于混合粒度的联合稀疏方法，该联合稀疏方法包括独立的向量级细粒度稀疏化和块级粗粒度稀疏化，通过对两种稀疏方式独立生成的剪枝蒙版进行按位逻辑与运算，获得最终的剪枝蒙版，进而获得稀疏化后的神经网络的权重矩阵。本发明联合稀疏性始终获得介于块稀疏和平衡稀疏模式之间的推理速度，而无需考虑向量级细粒度稀疏化的向量行大小和块级粗粒度稀疏化的向量块大小。用于神经网络卷积层和全连结层的剪枝，具有稀疏粒度可变，通用硬件推理加速，模型推理精度高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 神经网络 基于 混合 粒度 联合 稀疏 方法 | ||
【主权项】：
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