[发明专利]一种用于压缩深度神经网络模型的方法和系统在审
| 申请号： | 202110234699.8 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN112906889A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 李超;许建荣;徐勇军;崔碧峰;宫禄齐 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种用于压缩深度神经网络模型的方法和系统，该方法包括：S1、获取基线模型，所述基线模型是待压缩的深度神经网络模型；S2、对所述基线模型的至少部分卷积层中的多个卷积核分别基于其权重参数计算其有效性，确定无效的卷积核；S3、从所述基线模型中裁剪掉所确定的无效的卷积核；S4、对经裁剪后的模型进行微调或者重训练，得到压缩后的模型。本发明在对相应的卷积层进行剪枝的过程中，不用去分析该层的剪枝结果对灵敏度的影响，只关注最终的结果是否可以接受，因此本发明的方法更加简单，效率更高，尤其适合具有较多卷积层的深度卷积神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 压缩 深度 神经网络 模型 方法 系统 | ||
【主权项】：
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