[发明专利]基于图案的卷积神经网络剪枝方法及图案感知加速器有效
| 申请号： | 202010130327.6 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111368699B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 谭展宏 | 申请（专利权）人： | 交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06F9/50;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/063;G06N3/082 |
| 代理公司： | 北京中巡通大知识产权代理有限公司 11703 | 代理人： | 李宏德 |
| 地址： | 710077 陕西省西安*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明基于图案的卷积神经网络剪枝方法及图案感知加速器，首先提出了基于图案的卷积神经网络(PCNN)的滤波器，基于多背包框架实现滤波器内的规则剪枝，能够与现有剪枝方法正交，其与细粒度稀疏性相似，但在一定程度上仍保持一定的规则性。在每一层中，我们将滤波器中非零的数量限制为相同，使得不同卷积窗口的计算工作负载可以相同。基于滤波器中的均匀稀疏性比，一层中的图案类型非常有限。利用具有非常少的位的图案掩码和相应的非零序列来描述滤波器，而不是描述所有的值，显著地减小内存大小和计算量，对精确度和硬件都十分友好。且与滤波器剪枝等其它剪枝方法能够正交，PCNN的剪枝方法可以实现达9倍权值剪枝，且精确度损失可以忽略不计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图案 卷积 神经网络 剪枝 方法 感知 加速器 | ||
【主权项】：
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