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2023-06-03 发布于四川
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深度学习模型压缩方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf

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本发明公开了一种深度学习模型压缩方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：将深度学习模型划分为多个模块，并在所述深度学习模型执行在线推理任务时分别统计每个模块的运行时间；基于每个模块的运行时间对多个模块进行筛选以确定若干第一模块；基于L1范数对所述若干第一模块的重要程度进行评估，并根据评估结果对所述若干第一模块进行筛选以确定若干第二模块；对所述深度学习模型的若干第二模块进行压缩以得到压缩的深度学习模型。本发明的方案综合考虑了运行时性能与精度，压缩后的模型可同时满足对模型实际运行性能与精度的

(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 112613607 A (43)申请公布日 2021.04.06 (21)申请号 202011493194.5 (22)申请日 2020.12.17 (71)申请人苏州浪潮智能科技有限公司

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