[发明专利]减少神经模型的资源需求的方法、系统和存储介质在审
| 申请号： | 202111131670.3 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN114386562A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 程治宇 | 申请（专利权）人： | 百度(美国)有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 罗岚 |
| 地址： | 美国加利福尼亚*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 减少神经模型的资源需求的方法、系统和存储介质。呈现了用于压缩神经网络模型的张量分解的各种实施例。在一个或多个实施例中，来自神经网络模型的一个或多个神经网络层使用张量环(TR)分解来进行压缩。在一个或多个实施例中，经TR分解的神经网络使用更少的资源并且可以更容易地部署在资源‑约束设备上。在较小的模型尺寸情况下，在推理期间，经压缩的模型比其原始模型运行更快，并且消耗更少的功率。此外，与其他张量分解方法相比，经TR压缩的模型在稳定性和模型精度方面可以获得更好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 减少 神经 模型 资源 需求 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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