[发明专利]一种基于随机敏感度ST-SM的深度神经网络剪枝方法及系统在审
| 申请号： | 202110294928.5 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN112884149A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 吴永贤;何扬;王婷;钟灿琨 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州名扬高玥专利代理事务所(普通合伙) 44738 | 代理人： | 郭琳 |
| 地址： | 510641 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机敏感度ST‑SM的深度神经网络剪枝方法及系统，利用随机敏感度衡量剪除节点对后继层输出的影响，以此为依据挑选需要剪除的节点，有效减少剪枝过程对网络性能的损害；利用权重补偿重建被剪枝层的节点输出，以减少剪枝过程中的模型性能退化，用训练集样本构造补偿权重需满足的方程组，通过共轭梯度预处理正则方程CGPCNE方法解出补偿权重值，并对剩余节点权重进行补偿；利用重训练改善剪枝后模型的性能，该方法能在维持模型原有性能的前提下，利用剪枝移除深度神经网络中的节点，对深度神经网络模型进行压缩与加速，有效减少模型空间开销，提升运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 敏感度 st sm 深度 神经网络 剪枝 方法 系统 | ||
【主权项】：
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