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本发明公开了一种降低基于ReRAM的CNN加速器功耗的模型剪枝方法,包括以下步骤:确定CNN卷积神经网络的层数,并设定对CNN卷积神经网络层的剪枝顺序;以ReRAM加速器的阵列尺寸为粒度按序依次对每层的卷积神经网络进行切分稀疏,得到多个网络块并获取每个网络块对应的权重;根据每个网络块对应的权重分别获取每个网络块的剪枝策略,确定对网络块的剪枝数量和剪枝位置,以网络块的性能约束为优化条件筛选剪枝策略以进行比特剪枝;冻结已完成剪枝的剪枝方案,并按序移动至下一层进行神经网络的剪枝操作;本发明将每层的卷积
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113392969 B
(45)授权公告日 2022.05.03
(21)申请号 202110528672.X (56)对比文件
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