[发明专利]神经网络压缩方法、装置、设备及可读存储介质在审
| 申请号： | 202210264300.5 | 申请日： | 2022-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN114611673A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 陈武辉;巫继强;赵昊立;郑子彬 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 陈嘉雯 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了神经网络压缩方法、装置、设备及可读存储介质，本申请获取待压缩的多层级深度学习神经网络及网络损失；确定与多层级深度学习神经网络对应的稀疏编码及稀疏权重，如此，可去除多层级深度学习神经网络中冗余参数及权重；确定稀疏编码损失及稀疏权重损失；将网络损失、稀疏编码损失及稀疏权重损失进行融合，得到压缩损失；利用压缩损失对多层级深度学习神经网络进行压缩，得到压缩后的多层级深度学习神经网络。可见，本申请可实现对该待压缩的多层级深度学习神经网络进行双重压缩，减少冗余参数，以降低神经网络的计算性能损耗。本申请对多层级深度学习神经网络的各层级进行稀疏编码及稀疏权重，可避免深度学习神经网络中的强串扰问题。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 压缩 方法 装置 设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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