[发明专利]用于压缩神经网络模型的方法及装置、设备和介质有效
| 申请号： | 202110456225.8 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113065644B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 鲁超 | 申请（专利权）人： | 上海哔哩哔哩科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/084;G06N5/04 |
| 代理公司： | 北京市汉坤律师事务所 11602 | 代理人： | 魏小薇;吴丽丽 |
| 地址： | 200433 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种用于压缩神经网络模型的方法及装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。该方案包括：获取第一神经网络模型，第一神经网络模型包括多个卷积通道和与每个卷积通道对应的批标准化通道，批标准化通道具有用于表示相应卷积通道的重要程度的重要性参数；基于相应的重要性参数，从所述多个卷积通道的第一子集中确定至少一个次要通道；确定所述多个卷积通道的第二子集中的卷积通道各自相应的冗余参数，所述冗余参数用于表示相应卷积通道的冗余程度；基于相应的冗余参数，从所述第二子集中确定至少一个冗余通道；以及基于剩余的卷积通道，构建压缩后的第二神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 压缩 神经网络 模型 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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