[发明专利]一种对抗生成神经网络压缩方法在审
| 申请号： | 202211413167.1 | 申请日： | 2022-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN115660070A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 宫禄齐;李超;孙啸峰;黄智华 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;杨东炜 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 目的是解决现有的深度学习模型压缩技术如剪枝,量化难以直接应用在生成对抗网络模型中的问题，提出了一种针对生成对抗网络模型的压缩方法，(1)获得将要压缩的生成对抗网络，并将其作为教师网络；(2)构建最大学生网络模型并预训练；(3)学生网络模型剪枝；(4)学生网络模型蒸馏。本发明能够有效的减少网络的参数量与计算量。涉及人工智能领域，具体涉及生成对抗神经网络压缩领域。对生成对抗网络的实际应用与部署有着重要意义。通过本方法，在工业中广泛使用的cyclegan模型参数量压缩43倍，模型计算量压缩29倍，模型的表现能力(FID)几乎没有下降，压缩后的cyclegan′生成的图片与原cyclegan网络生成的图片用肉眼难以分辨。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 对抗 生成 神经网络 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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