[发明专利]基于离散系数的深度网络模型压缩方法在审
| 申请号： | 202210521648.8 | 申请日： | 2022-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN115131646A | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 蒋雯;李祥;邓鑫洋;耿杰 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳科润知识产权代理事务所(普通合伙) 44724 | 代理人： | 刘强强 |
| 地址： | 710000 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于离散系数的深度网络模型压缩方法，包括以下步骤：步骤一、构建深度网络模型；步骤二、获取数据集样本；步骤三、将数据集样本输入深度网络模型，获得特征图集合；步骤四、计算深度网络模型中各卷积核的激活值；步骤五、利用各卷积核的激活值计算各卷积核的离散系数；步骤六、根据离散系数计算各卷积核的贡献度；步骤七、根据深度网络模型各层卷积核的贡献度对深度网络模型的各层卷积核进行删减。本发明结构简单、设计合理，利用离散系数计算贡献度，借用贡献度鉴别不重要的卷积核并删掉，解决深度网络模型节点规模庞大的问题，影响深度网络模型精度的同时提高了运行速度，引入离散系数，增强了深度网络模型的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 离散 系数 深度 网络 模型 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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