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本发明公开了一种卷积神经网络模型的压缩方法，通过可恢复式信息挤压方式在获得更紧凑卷积神经网络模型的过程中，克服了特征图信息量与滤波器重要性间不绝对对应关系所带来的精度跌落风险；其通过可恢复机制，将实际有价值的滤波器保留，将真正不重要的滤波器剔除。相比单纯根据特征图信息量做裁决的一刀切式网络修剪方案，可恢复式信息挤压方式有效降低了有价值滤波器被误删的风险，从而进一步提升了深度神经网络模型的压缩效率，更大限度地减少了网络的参数量与计算量。实验结果表明，通过与已有方法相比，本方法更具优越性。
(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 112836817 A
(43)申请公布日
2021.05.25
(21)申请号 20191
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