[发明专利]一种用于卷积神经网络的压缩算法在审
| 申请号： | 201810195687.7 | 申请日： | 2018-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN108596988A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 赖睿;徐昆然;官俊涛;王松松;李奕诗;王东 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种用于卷积神经网络的压缩算法，步骤1：构建压缩标定模块；步骤2：将所述压缩标定模块嵌入到原始卷积神经网络中，构建带压缩标定的卷积神经网络；步骤3：对构建的所述带压缩标定的卷积神经网络进行训练，得到训练好的带压缩标定的卷积神经网络中每个卷积核的标定值；步骤4：将标定值小于阈值的卷积核裁剪掉，得到裁剪后的带压缩标定的卷积神经网络；对裁剪后的带压缩标定的卷积神经网络进行训练，得到第一压缩网络；步骤5：处理所述第一压缩网络，得到压缩后的卷积神经网络。本发明的方法利用卷积核之间的相互依赖关系，与现有的卷积神经网络压缩方法相比，本发明方法具有更高的压缩比和更低的精度损失。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 压缩 标定 卷积核 构建 裁剪 标定模块 压缩算法 精度损失 依赖关系 压缩比 嵌入 网络 | ||
【主权项】：
1.一种用于卷积神经网络的压缩算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建压缩标定模块；步骤2：将所述压缩标定模块嵌入到原始卷积神经网络中，构建带压缩标定的卷积神经网络；步骤3：对构建的所述带压缩标定的卷积神经网络进行训练，得到训练好的带压缩标定的卷积神经网络中每个卷积核的标定值；步骤4：将标定值小于阈值的卷积核裁剪掉，得到裁剪后的带压缩标定的卷积神经网络；对裁剪后的带压缩标定的卷积神经网络进行训练，得到第一压缩网络；步骤5：处理所述第一压缩网络，得到压缩后的卷积神经网络。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学，未经西安电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810195687.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
