[发明专利]一种基于泰勒展开及数据驱动的神经网络压缩方法在审
| 申请号： | 202110062990.1 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112766491A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 申卓;朱清新 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 胡琳梅 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于泰勒展开及数据驱动的神经网络压缩方法，使用所述训练用数据集训练原始神经网络模型直至收敛，获得训练神经网络模型；评估所述评估用数据集和所述训练神经网络模型，得到每一个卷积核的重要性评估值；然后去掉不重要的卷积核通道进行神经网络模型压缩，可以达到在尽量保证神经网络模型性能的前提下，将神经网络模型的参数量和模型大小压缩的效果，从而实现对现有技术中的神经网络模型进行优化，提高压缩后网络的精度，减少计算内存空间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 泰勒 展开 数据 驱动 神经网络 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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