[发明专利]基于通道数量搜索的卷积神经网络压缩方法有效
| 申请号： | 202010753904.7 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111882040B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 刘洲峰;张弘;刘小辉;李春雷;赵亚茹 | 申请（专利权）人： | 中原工学院 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/0464;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/776 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 张真真 |
| 地址： | 451191 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于通道数量搜索的卷积神经网络压缩方法，其步骤为：首先，选择用于图像识别的目标图像数据集，并划分为训练集与测试集；其次，将训练集输入卷积神经网络中进行训练，输出卷积神经网络对应的每一个通道的重要性指标；然后将重要性指标值与设定的阈值进行对比，将低于阈值的重要性指标对应的通道舍弃，得到改进的卷积神经网络；最后，利用深度卷积层替换掉改进的卷积神经网络的卷积层，得到轻量级的网络模型，并将测试集输入轻量级的网络模型验证轻量级的网络模型的识别性能。本发明将通道数量的搜索与改善网络卷积方式相结合来构建轻量级卷积神经网络模型，极大减少了网络模型的参数，提高了模型的运算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 数量 搜索 卷积 神经网络 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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