[发明专利]深度神经网络模型的压缩方法及装置、终端、存储介质在审
| 申请号： | 201710267090.4 | 申请日： | 2017-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN108734268A | 公开（公告）日： | 2018-11-02 |
| 发明（设计）人： | 林福辉;赵晓辉 | 申请（专利权）人： | 展讯通信（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 潘彦君;吴敏 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区张*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种深度神经网络模型的压缩方法及装置、终端、存储介质。所述方法包括：获取已训练的深度神经网络模型；分别采用各层对应的预设量化等级，逐层对所述深度神经网络模型中的各层参数进行迭代量化，直至量化后的深度神经网络模型满足预设的压缩体积需求；其中，对第i层参数进行如下量化处理：按照所述第i层对应的预设量化等级，对第i层参数进行量化；采用验证集样本对量化后的深度神经网络模型进行测试；当测试结果显示量化后的精度不满足预设精度阈值时，将第i层参数恢复为量化前的参数；当满足预设的精度阈值时，继续执行对其他层参数进行量化处理。采用上述方案，可以在对深度神经网络模型压缩时，兼顾深度神经网络模型的精度及有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 量化 预设 压缩方法及装置 存储介质 量化处理 阈值时 终端 测试结果显示 参数恢复 迭代量化 继续执行 压缩 验证集 样本 测试 | ||
【主权项】：
1.一种深度神经网络模型的压缩方法，其特征在于，包括：获取已训练的深度神经网络模型；分别采用各层对应的预设量化等级，逐层对所述深度神经网络模型中的各层参数进行迭代量化，所述迭代量化为对所述深度神经网络模型中的所有层均进行一次量化；对所述深度神经网络模型进行N次迭代量化，直至量化后的深度神经网络模型满足预设的压缩体积需求，N≥0；其中，对所述已训练的深度神经网络模型中的第i层参数，进行如下量化处理：获取第i层对应的预设量化等级，按照所述第i层对应的预设量化等级，对所述已训练的深度神经网络模型中的第i层参数进行量化，i为大于1的自然数；采用验证集样本对量化后的深度神经网络模型进行测试；当测试结果显示量化后的深度神经网络模型的精度不满足预设精度阈值时，将第i层参数恢复为量化前的参数；当测试结果显示量化后的深度神经网络模型的精度满足预设的精度阈值时，继续执行对其他层参数进行量化处理。
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