[发明专利]一种面向遥感应用的卷积神经网络剪枝和量化同步压缩方法有效
| 申请号： | 202110545477.8 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113408723B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈禾;齐保贵;陈亮 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/006;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 李微微 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种面向遥感应用的卷积神经网络剪枝和量化同步压缩方法，与其他的卷积神经网络剪枝和量化压缩方法相比，本方法融合了模型剪枝和量化过程，实现了卷积神经网络模型的同步剪枝和量化，在提高模型参数压缩比例的同时，减少了模型压缩后的精度损失；对剪枝和量化后的模型进行再训练，可以得到更为精确的参数数值，提高网络精度；设定编码时需要遵守的规则度约束条件，即在实际的遥感平台处理器中对卷积神经网络模型进行实现时，对同一层中的不同滤波器处于相同位置的卷积核同时剪枝可以提高计算单元的通用程度，并提高计算的并行度；本发明压缩后的模型可以在机载、星载等资源有限的平台处理器上进行移植和应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 遥感 应用 卷积 神经网络 剪枝 量化 同步 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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