基于稀疏卷积神经网络的模型压缩方法、系统及相关设备.pdfVIP

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2023-05-24 发布于四川
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基于稀疏卷积神经网络的模型压缩方法、系统及相关设备.pdf

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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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