[发明专利]面向神经网络检查点数据的智能压缩存储方法和系统有效
| 申请号： | 202110749499.6 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113487025B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 何水兵;陈平;洪佩怡;张寅;陈刚 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;H03M7/30 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种面向神经网络检查点数据的智能压缩存储方法，所述神经网络检查点数据包括权重浮点数数据和优化器浮点数数据；该方法具体为：利用增量压缩方法对神经网络每轮训练后的权重浮点数数据进行压缩并存储；和/或利用索引值映射代替神经网络每轮训练后的部分或全部优化器浮点数数据的前n位后进行存储。其中，索引值的位数小于n。本发明利用深度学习检查点数据的特征并结合模型训练流程，设计了智能压缩方法与系统，对检查点不同类别数据高效压缩，从而有效提高了存储系统的存储量和寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 神经网络 检查点 数据 智能 压缩 存储 方法 系统 | ||
【主权项】：
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