[发明专利]一种深度卷积神经网络模型的压缩方法在审
| 申请号： | 201911139174.5 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN110969241A | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 罗文 | 申请（专利权）人： | 江苏中云智慧数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 225500 江苏省泰州市姜*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度卷积神经网络模型的压缩方法，包括以下步骤：S1：搭建分类网络；S2：对所述分类网络施加稀疏约束；S3：对约束后的所述分类网络进行稀疏训练；S4：将训练后的所述分类网络进行保存。该方法在保持模型准确率基本不变的情况下，压缩深度卷积网络模型，降低inference时内存访问和计算操作次数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 卷积 神经网络 模型 压缩 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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