[发明专利]基于残差结构剪枝的模型压缩方法、装置、设备及介质在审

专利信息
申请号: 202210071249.6 申请日: 2022-01-21
公开(公告)号: CN114429208A 公开(公告)日: 2022-05-03
发明(设计)人: 曹堃;陈志宇;龙晓华 申请(专利权)人: 深圳市同为数码科技股份有限公司
主分类号: G06N3/08 分类号: G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 深圳市精英专利事务所 44242 代理人: 李燕娥
地址: 518000 广东省深圳市南山*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明实施例公开了一种基于残差结构剪枝的模型压缩方法、装置、设备及介质,其中方法包括:对目标检测网络模型进行神经网络训练以获取mAP基线;在对目标检测网络模型的损失函数添加针对BN层缩放因子的范数之后对模型进行训练;在完成训练后,根据缩放因子的大小对训练完成后的目标检测网络模型进行剪枝处理;对剪枝处理后的目标检测网络模型进行微调训练。本发明通过对残差结构的BN层进行剪枝的策略,能够有效地进一步地减少大型卷积神经网络模型运算处理的时间和需要存储空间,成功解决了模型计算量过大以及模型体积过大导致的算力以及储存空间不足的问题,降低了模型运算处理的时间复杂度和空间复杂度,使之可以在边缘设备上部署。
搜索关键词: 基于 结构 剪枝 模型 压缩 方法 装置 设备 介质
【主权项】:
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