[发明专利]一种基于通道剪枝的深度卷积神经网络模型的定位方法在审
| 申请号： | 202010548786.6 | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111814953A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 赵宇;鲁敏;周斌;卜智勇 | 申请（专利权）人： | 上海瀚讯信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;H04W64/00 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所 31233 | 代理人： | 宋缨 |
| 地址： | 200335 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于通道剪枝的深度卷积神经网络模型的定位方法，包括：构造基于深度卷积神经网络模型的位置定位基线识别模型；获取待定位区域中移动设备的无线电信号数据；将获取到的无线电信号数据进行预处理，得到无线电信号数据集；利用所述无线电信号数据集对位置定位基线识别模型进行训练和验证，得到预训练深度卷积神经网络模型；对所述预训练深度卷积神经网络模型进行通道剪枝，得到压缩的深度卷积神经网络模型；评估所述压缩的深度卷积神经网络模型的性能，并通过精确率、召回率和准确率来评估所述的压缩的深度卷积神经网络模型在预设类别下的定位性能。本发明通过剪枝技术来压缩模型，提高计算速度且定位性能高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通道 剪枝 深度 卷积 神经网络 模型 定位 方法 | ||
【主权项】：
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