[发明专利]一种基于小样本的网络模型压缩云端服务方法和装置有效
| 申请号： | 202110287729.1 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112906870B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 胡文政;李磊;王建强;张长水;陈道昌 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/063;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 韩海花 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提出了一种基于小样本的网络模型压缩云端服务方法，涉及车载压缩模型技术领域，其中，该方法包括：获取用户上传的数据信息，包括待压缩模型的信息、第一样本集合和压缩要求；根据所述待压缩模型的信息和所述压缩要求确定压缩方案，并根据所述第一样本集合生成第二样本集合，并计算所述第二样本集合中各个样本的初始置信度，根据所述压缩方案和所述各个样本的初始置信度对待压缩模型进行迭代式压缩优化，以获得初步压缩模型；根据所述第一样本集合对所述初步压缩模型进行微调，以得到目标压缩模型。采用上述方案本发明在保证模型准确率的前提下，降低模型的计算量，通过云端和互联网搜索，避免对人为设定的依赖和上传大数据集所造成的消耗和不便利。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 网络 模型 压缩 云端 服务 方法 装置 | ||
【主权项】：
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