[发明专利]一种量化特征图相似度的卷积神经网络剪枝方法及装置在审
| 申请号： | 202110977310.9 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113780550A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 王睿;王子都;刘学鑫;黄泷;张宇飞;林志康 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种量化特征图相似度的卷积神经网络剪枝方法及装置，涉及计算机科学技术领域。通过量化特征图之间的“信息相似度”，剪枝去掉信息相似的特征图对应的卷积核，然后进行微调，经过逐层迭代，得到新模型，从而减少模型参数和模型的储存大小。最终得到的剪枝模型准确度基本没有发生改变，且剪枝完成后参数量大大减少，所以模型占用内存变小，所需计算力变低，计算速度加快；因此可以更优化的实现在计算机资源有限的边缘设备上部署。且能够更好的使深度神经网络在计算资源有限、实时在线处理等情景下的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 量化 特征 相似 卷积 神经网络 剪枝 方法 装置 | ||
【主权项】：
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