[发明专利]基于特征图响应的通道自适应分段动态网络剪枝方法在审
| 申请号： | 202210739093.4 | 申请日： | 2022-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN115049054A | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 陈琳;尚明生;龚赛君 | 申请（专利权）人： | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06V10/44;G06V10/48;G06V10/54;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400714 重庆市北*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明为基于特征图响应的通道自适应分段动态网络剪枝方法，属于深度学习领域，包含以下步骤：S1：搭建卷积神经网络；S2：将其分段为前端浅层网络和后端深层网络；S3：在前端浅层网络层串联一个由霍夫变换和感知哈希算法；S4：在后端深层网络层串联一个由灰度共生矩阵和灰度直方图；S5：利用数据集对卷积神经网络训练；S6：计算卷积通道的相似度；S7：按照剪除率和相似度剪除分支；S8：重复步骤S5～S7，分段完成整个卷积神经网络的剪枝，并应用。本发明能够根据重要度的高低来决定剪枝，不会让数据集中所有的图片强制性遵循同一个剪枝子网，实现了分段加速推理和减小运算成本的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 响应 通道 自适应 分段 动态 网络 剪枝 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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