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本发明提供了一种轻量化模型压缩方法及系统。该方案包括获取数据集数据进行训练集、验证集和测试集的划分；对所述训练集利用随机亮度和尺寸缩放进行数据增强，生成数据增强数据；设置稀疏度，通过训练获得Bottleneck输出层的卷积核的重要度；在配置卷积核门值裁剪比率的基础上，获得剪枝之后的初始化MoblieNetV3网络；对比原始的模型获得训练周期，并建立训练损失函数；输入所述综合训练数据、所述验证集、所述测试集和所述训练损失函数、所述初始化的MobileNetV3网络和所述训练周期，生成目标剪枝模型。
(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 113762462 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202110843973.1
(22)申请日 2021.07.26
(71)申请人 华南
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