[发明专利]用于卷积神经网络的修剪和再训练方法在审
| 申请号: | 201811051626.X | 申请日: | 2018-09-10 |
| 公开(公告)号: | CN109472357A | 公开(公告)日: | 2019-03-15 |
| 发明(设计)人: | 王新;林尚宏 | 申请(专利权)人: | 图芯芯片技术有限公司 |
| 主分类号: | G06N3/08 | 分类号: | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司: | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 余明伟 |
| 地址: | 美国加利福*** | 国省代码: | 美国;US |
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| 摘要: | 训练卷积神经网络(CNN)模型并以修剪比对其进行修剪。然后对所述模型进行一次或多次训练和修剪,而不根据任何先前的修剪步骤约束所述模型。可以在每次迭代增加所述修剪比,直到达到修剪目标。然后可以再次训练所述模型,其中经修剪连接被掩蔽。修剪、再训练和调整所述修剪比的过程也可以用不同的修剪目标来重复一次或多次。 | ||
| 搜索关键词: | 修剪 卷积神经网络 掩蔽 比对 迭代 重复 | ||
【主权项】:
1.一种方法,其包括:(a)通过计算装置训练神经网络;(b)通过所述计算装置修剪所述神经网络;以及(c)在执行(b)之后,通过所述计算装置再训练所述神经网络,在所述再训练期间不会基于(b)的所述修剪施加任何约束。
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