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2023-05-24 发布于四川
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一种深度学习模型推理加速的方法、系统、设备及介质.pdf

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本发明公开了一种深度学习模型推理加速的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：根据裁剪前后性能和精度的综合提升对深度学习模型进行裁剪；计算裁剪前的深度学习模型的第一损失函数，并计算裁剪后的深度学习模型的第二损失函数；将第一损失函数加入第二损失函数以对第二损失函数进行更新；以及通过更新后的第二损失函数对裁剪后的深度学习模型进行训练。本发明实现了大规模深度学习模型的精简压缩，降低模型的计算量和参数量，同时压缩后的模型精度损失小，对硬件平台的限制少，提升深度学习应用在线推理的速度与效率，进而推进深度学习

(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 112200313 A (43)申请公布日 2021.01.08 (21)申请号 202010985523.1 (22)申请日 2020.09.18 (71)申请人苏州浪潮智能科技有限公司

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