[发明专利]一种深度神经网络模型压缩方法在审
| 申请号： | 202010174807.2 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111461322A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 许建荣;徐勇军;崔碧峰;李超 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种深度神经网络模型压缩方法，包括如下步骤：1)通过标准神经网络训练流程完成对复杂模型的训练，获得原始模型；2)按照下述公式之一利用结构化剪枝和非结构化剪枝对所述原始模型进行剪枝：{(s，st，u，ut)*(n‑1)，(s，st，u)}或者{(u，ut，s，st)*(n‑1)，(u，ut，s)}；其中，s：结构化剪枝；st：结构化剪枝重训练；u：非结构化剪枝；ut：非结构化剪枝重训练；(s，st，u，ut)*(n‑1)表示将(s，st，u，ut)按照所述顺序重复n‑1次，(u，ut，s，st)*(n‑1)表示将(u，ut，s，st)按照所述顺序重复n‑1次，其中n大于等于1；3)对步骤2)经过剪枝获得的模型进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 神经网络 模型 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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