[发明专利]caffemodel模型压缩方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 201810836366.0 | 申请日： | 2018-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN109086819A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 罗壮 | 申请（专利权）人： | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;罗朗 |
| 地址： | 100195 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种caffemodel模型压缩方法、系统、设备及介质，其中caffemodel模型压缩方法包括：利用caffe框架导入一训练后的caffemodel模型；获取第一权重矩阵；生成掩码矩阵；利用训练集训练caffemodel模型，迭代后，fc6层和/或fc7层的权重矩阵为第二权重矩阵；将第二权重矩阵中的每项元素与掩码矩阵中对应的每项元素相乘生成第三权重矩阵，将fc6层和/或fc7层的权重矩阵设置为第三权重矩阵；迭代结束，将第三权重矩阵转化为对应的csr稀疏矩阵格式生成压缩权重矩阵。本发明的方法可达到降低caffemodel模型的存储空间的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 权重矩阵 模型压缩 掩码矩阵 存储空间 迭代结束 格式生成 稀疏矩阵 元素相乘 训练集 迭代 压缩 转化 | ||
【主权项】：
1.一种caffemodel模型压缩方法，其特征在于，所述caffemodel模型压缩方法包括：利用caffe框架导入一训练后的caffemodel模型，所述caffemodel模型包括fc6层和/或fc7层，所述fc6层和/或fc7层的权重矩阵为第一权重矩阵；获取所述第一权重矩阵；将所述第一权重矩阵中的绝对值大于和等于预设阈值的元素设置为1，并将所述第一权重矩阵中的绝对值小于所述预设阈值的元素设置为0后，生成掩码矩阵，所述预设阈值为一正值；利用训练集训练所述caffemodel模型，迭代后，所述fc6层和/或fc7层的权重矩阵为第二权重矩阵；将所述第二权重矩阵中的每项元素与所述掩码矩阵中对应的每项元素相乘生成第三权重矩阵，将所述fc6层和/或fc7层的权重矩阵设置为所述第三权重矩阵；返回所述利用训练集训练所述caffemodel模型，迭代后，所述fc6层和/或fc7层的权重矩阵为第二权重矩阵的步骤；直至达到预设迭代结束条件，则迭代结束，将所述第三权重矩阵转化为对应的csr稀疏矩阵格式生成压缩权重矩阵，将所述caffemodel模型的权重矩阵设置为所述压缩权重矩阵。
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