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本发明公开了一种深度卷积神经网络压缩方法、装置、存储介质及设备,属于模式识别领域。该方法包括:获取DCNN、精简网络和训练集;使用训练集训练DCNN;从训练集的每个类别中随机选取一个样本组成训练子集;将训练子集输入训练好的DCNN,提取第一特征矩阵,并得到在DCNN的特征层或分类层的输出;将训练子集中样本的标签替换为DCNN的输出;从训练子集中分批取出样本输入精简网络,计算损失函数并更新精简网络的参数;重复上述步骤,直至训练子集中所有样本被取出;迭代上述步骤一定次数,完成精简网络的训练。本发明提
(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 112825143 A
(43)申请公布日
2021.05.21
(21)申请号 20191
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