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本发明涉及深度学习技术领域,具体涉及一种基于稀疏卷积神经网络的模型压缩方法、系统及相关设备,旨在减轻模型对资源的占用。本发明的压缩方法包括:对模型进行稀疏正则化训练得到待压缩模型;根据待压缩模型各卷积层与BN层的参数,计算各滤波器的重要性评分;根据重要性评分以及预设的剪枝率设定重要性阈值;将重要性评分低于重要性阈值的滤波器,以及该滤波器对应的BN层参数一并剪除,获得剪枝后的模型。还可以对剪枝后的模型进行微调,以保证模型精度不低于预设的精度。本发明在不影响模型性能的前提下,实现了对模型参数量与计算
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112183748 A
(43)申请公布日 2021.01.05
(21)申请号 202011065618.8
(22)申请日 2020.09.30
(71)申请人 中国科学院自动化研究所
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