[发明专利]基于过滤器重要性的深度神经网络压缩在审
| 申请号： | 202210096673.6 | 申请日： | 2022-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN114925822A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | R·K·塔马达;洪俊杓;A·M·拉迪克斯;H·克鲁帕卡;文卡塔·拉特南·萨里帕利;迪比亚乔蒂·帕蒂;G·库马尔 | 申请（专利权）人： | 通用电气精准医疗有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N5/04;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/70;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 赵鹏;王小东 |
| 地址： | 美国威*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明题为“基于过滤器重要性的深度神经网络压缩”。本发明提供了用于使用可扩展且有效的结构化过滤器修剪方法来压缩深度神经网络的技术。根据一个实施方案，一种计算机实现的方法包括由操作性地耦接到处理器的系统确定直到对训练数据集的推理任务的收敛为止先前训练的神经网络模型的层的过滤器的重要性分数。该方法还包括由该系统基于与该过滤器的子集相关联的该重要性分数无法满足阈值重要性分数值来从该层中的一个或多个层去除该子集。该方法还包括由该系统将该神经网络模型转换为压缩神经网络模型，其中该过滤器的该子集被去除。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 过滤器 重要性 深度 神经网络 压缩 | ||
【主权项】：
暂无信息
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