[发明专利]一种基于注意力图的视觉Transformer模型剪枝方法在审

专利信息
申请号: 202211239440.3 申请日: 2022-10-11
公开(公告)号: CN115310607A 公开(公告)日: 2022-11-08
发明(设计)人: 王琼;黄丹;毛君竹;姚亚洲 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G06N3/08 分类号: G06N3/08
代理公司: 南京创略知识产权代理事务所(普通合伙) 32358 代理人: 陈雅洁
地址: 210018 江苏省南*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于注意力图的视觉Transformer模型剪枝方法,应用于机器视觉推理系统,包括如下步骤:在机器视觉推理系统中,通过数据训练网络对ViT模型执行若干轮初始训练,以生成完整的注意力图;计算注意力图的信息熵,根据计算的信息熵大小对注意力头进行剪枝操作;移除被剪枝注意力头关联的各权重参数,以获得新ViT模型;重新微调新ViT模型的参数;通过对多头注意力模块进行剪枝,删除具有高不确定性的特征图和相应的注意力头,以减少ViT模型的参数和复杂性,降低ViT模型的计算复杂度和参数量,能够缩减ViT模型大小,最终达到在ViT模型性能有限损失的情况下实现ViT模型的轻量化。
搜索关键词: 一种 基于 注意 力图 视觉 transformer 模型 剪枝 方法
【主权项】:
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