专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种模型剪枝方法、图像处理方法及相关装置-CN202211600306.1在审
  • 陆强 - 际络科技(上海)有限公司
  • 2022-12-13 - 2023-05-16 - G06N3/082
  • 本发明提供一种模型剪枝方法、图像处理方法及相关装置,包括:获取待剪枝模型以及其对应的剪枝目标,其中,所述待剪枝模型基于图像数据训练得到;根据所述剪枝目标对所述待剪枝模型进行预剪枝,以获得目标剪枝配置;根据所述目标剪枝配置以及所述剪枝目标对所述待剪枝模型进行一次剪枝,获得目标模型;其中,所述根据所述剪枝目标对所述待剪枝模型进行预剪枝,以获得目标剪枝配置,包括:根据所述剪枝目标对所述待剪枝模型中每一网络层的通道进行均匀剪枝,获得初始剪枝配置;基于所述剪枝目标以及所述初始剪枝配置,对所述待剪枝模型中所有网络层的通道进行迭代剪枝,获得目标剪枝配置。本发明从全局最优出发,具有更好的剪枝效果。
  • 一种模型剪枝方法图像处理相关装置
  • [发明专利]一种模型剪枝方法、图像处理方法及相关装置-CN202211659437.7在审
  • 陆强 - 际络科技(上海)有限公司
  • 2022-12-22 - 2023-04-25 - G06N3/082
  • 本发明提供一种模型剪枝方法、图像处理方法及相关装置,包括:获取待剪枝模型以及其对应的剪枝目标,其中,所述待剪枝模型基于图像数据训练得到,所述剪枝目标包括剪枝配比信息,所述剪枝配比信息用于表征在模型剪枝过程中一次剪枝与迭代剪枝所占比例信息;根据所述剪枝目标对所述待剪枝模型进行一次剪枝,获得第一剪枝后模型;根据所述剪枝目标对所述第一剪枝后模型进行迭代剪枝,获得第二剪枝后模型,并将所述第二剪枝后模型作为目标模型。本发明能够加速训练过程,且相较于单独使用一次剪枝方法而言,提高了剪枝上限。
  • 一种模型剪枝方法图像处理相关装置
  • [发明专利]深度学习模型的压缩方法、系统及计算机可读介质-CN202210939267.1在审
  • 刘淼;林恒杰;周玲雅 - 瓴盛科技有限公司
  • 2022-08-05 - 2022-11-08 - G06N3/04
  • 该压缩方法包括:根据当前剪枝比例对深度学习模型进行剪枝,获得剪枝后的深度学习模型;根据高斯过程回归计算下一轮剪枝比例;对剪枝后的深度学习模型进行重训练,并计算当前度量精度,当当前度量精度达到预设精度时,判断当前剪枝轮数是否达到预设剪枝轮数;若当前剪枝轮数未达到预设剪枝轮数,根据下一轮剪枝比例对剪枝后的深度学习模型进行再剪枝;当当前剪枝轮数达到预设剪枝轮数时,将当前剪枝后的深度学习模型作为最终深度学习模型本申请缩短了剪枝比例超参数搜索消耗的时间,并且剪枝比例超参数搜索算法通用性好,剪枝后的模型精度高、推断速度快。
  • 深度学习模型压缩方法系统计算机可读介质
  • [发明专利]一种卷积神经网络结构化通道剪枝方法-CN202211246202.5在审
  • 刘桂雄;廖普 - 华南理工大学
  • 2022-10-12 - 2022-12-23 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种卷积神经网络结构化通道剪枝方法,包括:单层卷积权重依次进行通道剪枝与SVD分解剪枝,得到剪枝后权重,并计算单层卷积的剪枝率;以剪枝前单层卷积权重与剪枝后权重之间差异计算剪枝损失函数;通过拟合曲线确定剪枝损失函数与剪枝率之间的数学模型,以数学模型的偏导确定为单层卷积的剪枝灵敏度;在给定整体剪枝率前提下,通过损失函数与剪枝率的数学模型,确立最优化算法求解每一层卷积权重最佳剪枝率;遍历每一层卷积权重最佳剪枝率进行马尔科夫决策过程的卷积权重剪枝,完成整个卷积神经网络的剪枝,最后通过训练恢复精度。
  • 一种卷积神经网络结构通道剪枝方法
  • [发明专利]一种五味子轻简化剪枝工艺-CN202110081333.1在审
  • 孙文松;李旭;刘莹;于东霞;高嵩;温健;张天静;李晓丽;刘坤;于春雷;杨正书 - 辽宁省经济作物研究所
  • 2021-01-21 - 2022-07-29 - A01G7/06
  • 本申请提供一种五味子轻简化剪枝工艺包括:剪枝时期、剪枝时间、剪枝阶段、剪枝位置以及剪枝状态;剪枝时期:选择五味子果实成熟期收获后进行剪枝剪枝时间:剪枝选择秋季剪枝剪枝阶段:选择藤茎叶片枯萎期阶段的五味子进行剪枝剪枝位置:从匍匐茎底端距离地面10cm处动剪,将上部藤茎完全剪除;剪枝状态:不进行留枝,将全部藤茎剪除。五味子种子春播当年即进行剪枝,第二年春季进行引附,第三年进行第一次收获五味子果实,随后进行剪枝。种苗春季移栽当年即进行引附,第二年秋季进行第一次收获五味子果实,随后进行剪枝。种苗秋季移栽需要第二年春季进行引附,第三年进行第一次收获五味子果实,随后进行剪枝
  • 一种五味子简化剪枝工艺
  • [发明专利]基于L0范数的人工神经网络模型压缩方法及装置-CN202310831532.9在审
  • 王浩;陈恩豪;何志权;曹文明 - 深圳大学
  • 2023-07-07 - 2023-08-08 - G06N3/0495
  • 本发明涉及模型压缩技术领域,揭露了一种基于L0范数的人工神经网络模型压缩方法及装置,具体实现方案为:获取预构建的基于L0范数约束的剪枝模型,判断剪枝模型的剪枝率是否为预先设定的目标剪枝率;若剪枝率为目标剪枝率,则对剪枝模型中的参数进行第一求解,得到目标求解参数;若剪枝率不为目标剪枝率,则对剪枝模型中的上层剪枝模型及下层剪枝模型中的参数进行第二求解,得到目标求解参数;基于目标求解参数对剪枝模型进行更新及剪枝处理本发明通过对特征图的通道进行剪枝,而非针对单个神经元或者权重参数,从而能够有效减少网络参数量,并使得剪枝后的模型可直接用于一般终端设备。
  • 基于l0范数人工神经网络模型压缩方法装置

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