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本发明提供了一种卷积神经网络模型的训练方法、训练系统、计算机设备及存储介质，该训练方法包括：根据待压缩神经网络模型的通道数构建激活网络模型；利用训练数据集对激活网络模型进行训练，获得的模型参数作为权重系数；利用权重系数对待压缩神经网络模型进行更新；按照预定的压缩比例对更新后的待压缩神经网络模型进行压缩，获得压缩后的神经网络模型；将本轮训练得到的更新后的神经网络模型作为下一轮训练的待压缩神经网络模型，循环执行多轮训练，直至满足训练终止条件；将满足训练终止条件时所得到的压缩后的神经网络模型作为训练好
(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 112364987 A
(43)申请公布日 2021.02.12
(21)申请号 202011447327.5
(22)申请日 2020.12.09
(71)申请人 中国科学院深圳先进技术研究院
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