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本发明提供了一种面向遥感应用的卷积神经网络剪枝和量化同步压缩方法，与其他的卷积神经网络剪枝和量化压缩方法相比，本方法融合了模型剪枝和量化过程，实现了卷积神经网络模型的同步剪枝和量化，在提高模型参数压缩比例的同时，减少了模型压缩后的精度损失；对剪枝和量化后的模型进行再训练，可以得到更为精确的参数数值，提高网络精度；设定编码时需要遵守的规则度约束条件，即在实际的遥感平台处理器中对卷积神经网络模型进行实现时，对同一层中的不同滤波器处于相同位置的卷积核同时剪枝可以提高计算单元的通用程度，并提高计算的并行
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113408723 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110545477.8 G06N 3/0464 (2023.01)
(22)申请日 2021.0
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