[发明专利]应用于边缘设备的深度神经网络模型分级压缩方法及装置有效
| 申请号： | 202110093585.6 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112819155B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 王吉;包卫东;司悦航;朱晓敏;张雄涛;钟正仪;牛莅原;张大宇;张亮 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 李博瀚 |
| 地址： | 410003 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本说明书提供一种应用于边缘设备的深度神经网络模型分级压缩方法及装置，包括确定预设的教师模型，根据边缘设备的资源配置确定学生模型的网络层数；根据两种模型的网络层数，确定压缩比例，当根据压缩比例确定需要设置助教模型时，根据两种模型的网络层数，确定预备助教模型的网络层数；基于提前停止知识蒸馏方法利用教师模型对预备助教模型进行训练，得到训练后的预备助教模型；基于提前停止知识蒸馏方法利用训练后的预备助教模型对学生模型进行训练，得到利用预备助教模型训练后的学生模型，若该学生模型的准确度提高，将预备助教模型作为助教模型。本说明书训练得到的学生模型，准确度高，结构精简，适于边缘设备安装应用。 | ||
| 搜索关键词： | 应用于 边缘 设备 深度 神经网络 模型 分级 压缩 方法 装置 | ||
【主权项】：
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