[发明专利]基于层数采样的模型压缩方法、深度神经网络模型在审
| 申请号： | 202110825040.X | 申请日： | 2021-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN113705079A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 黄羿衡;陈桂兴 | 申请（专利权）人： | 江苏苏云信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/08 |
| 代理公司： | 江苏坤象律师事务所 32393 | 代理人： | 赵新民 |
| 地址： | 215010 江苏省苏州市苏州高新区嘉*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供分别从两个方面提供了两种基于层数采样的模型压缩方法，均基于若干级联子网络结构完全一致的神经网络，其中一种基于层数采样的模型压缩方法包括生成在预设区间均匀分布的随机正整数，所述区间的极值不大于所述子网络的总个数；选取所述随机正整数个所述子网络进行一次迭代；其中第二种基于层数采样的模型压缩方法包括评估神经网络模型的性能，确定n的理想值；使得所述神经网络中保留在前的n个所述子网络。能够实现在训练时、推理时加快运算速度、节约计算资源且兼顾保持模型的性能。本发明还提供的深度神经网络模型因采用本发明的模型压缩方法而具有相应优势，有利于更广泛的应用场景下的实现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 层数 采样 模型 压缩 方法 深度 神经网络 | ||
【主权项】：
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