[发明专利]图像分类卷积神经网络压缩方法及芯粒器件数据分配方法有效
| 申请号： | 202310701555.8 | 申请日： | 2023-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN116451771B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 王嘉诚;张少仲;张栩 | 申请（专利权）人： | 中诚华隆计算机技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/0464;G06N3/063;G06F18/2321;G06F9/50;G06F11/30 |
| 代理公司： | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人： | 张莉瑜 |
| 地址： | 100012 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像分类识别技术领域，特别涉及一种图像分类卷积神经网络压缩方法及芯粒器件数据分配方法，其中压缩方法包括：获取原始卷积神经网络模型；根据预设的第一剪枝率，对原始卷积神经网络模型中的滤波器进行随机剪枝；针对每个滤波器，分别计算各输入维对滤波器的输入影响因子，并进行归一化处理；针对每个滤波器，分别计算滤波器对各输出维的输出影响因子，并进行归一化处理；拼接归一化处理后的输入影响因子和输出影响因子，得到影响向量；基于各滤波器对应的影响向量，筛选待剪除的滤波器；剪除筛选出的滤波器，得到压缩后的图像分类卷积神经网络。本发明能够压缩卷积神经网络规模，为实现神经网络在移动端设备应用提供技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 分类 卷积 神经网络 压缩 方法 器件 数据 分配 | ||
【主权项】：
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