[发明专利]一种基于特征图的神经网络剪枝方法在审
| 申请号： | 202110906887.0 | 申请日： | 2021-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN113537245A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 谢磊;徐晓舟;苏宏业 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征图的神经网络剪枝方法，包括：(1)对于待剪枝的神经网络模型，准备训练数据集进行训练；(2)定义拓扑洞为衡量特征图信息量的标量，对预训练好的卷积神经网络输入数据，计算每一层不同通道对应的拓扑洞值；(3)为该神经网络的每一层设置剪枝率，并根据每一层的输出通道数，确定剪枝后的模型每一层输出通道数；(4)凭借拓扑洞值及剪枝率对神经网络剪枝得到剪枝后的网络；(5)剪枝后的神经网络在相同训练数据集下进行重训练，以恢复损失精度；(6)利用剪枝后神经网络进行应用，将待识别的图像输入剪枝后的神经网络，得到图像中不同物体的类别。利用本发明，可以在提高剪枝率的同时保证模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 神经网络 剪枝 方法 | ||
【主权项】：
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