[发明专利]卷积神经网络模型的压缩方法、装置及计算机存储介质在审
| 申请号： | 201910959688.9 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN110705708A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 付宇卓;刘婷;钱刘宸;吉学刚;曹德明;申子正 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;中通客车控股股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 31237 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 曹廷廷 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种卷积神经网络模型的压缩方法、装置及计算机存储介质，其中，压缩方法包括以下步骤：对第一卷积神经网络模型的每个卷积层分别剪枝尝试，确定每个所述卷积层的剪枝步长；然后根据每个所述卷积层的剪枝步长，对所述第一卷积神经网络模型逐层剪枝，得到压缩后的第二卷积神经网络模型。本发明在保证模型压缩效果的同时，减少了压缩时间，提升压缩效率，实用价值明显。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 剪枝 卷积 压缩 计算机存储介质 模型压缩 压缩效率 保证 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络模型的压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS100：对第一卷积神经网络模型的每个卷积层分别剪枝尝试，确定每个所述卷积层的剪枝步长；/nS200：根据每个所述卷积层的剪枝步长，对所述第一卷积神经网络模型逐层剪枝，得到压缩后的第二卷积神经网络模型。/n
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