[发明专利]用于压缩神经网络的方法和装置有效
| 申请号： | 201711478743.X | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109993298B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 张刚 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0495 | 分类号： | G06N3/0495;G06N3/082 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了用于压缩神经网络的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取待压缩的经训练后的神经网络；从该神经网络的各层中选取至少一层作为待压缩层；按照待压缩层在该神经网络中所处的层级的层级数由大到小的顺序，依次对每个待压缩层执行以下处理步骤：基于指定数目，对该待压缩层中的参数进行量化，并利用机器学习方法，基于预置的训练样本对经量化后的神经网络进行训练；将对选取出的各个待压缩层进行该处理步骤后所得的神经网络确定为经压缩后的神经网络，并存储经压缩后的神经网络。该实施方式实现了对神经网络的有效压缩。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 压缩 神经网络 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于压缩神经网络的方法，包括：获取待压缩的经训练后的神经网络；从所述神经网络的各层中选取至少一层作为待压缩层；按照待压缩层在所述神经网络中所处的层级的层级数由大到小的顺序，依次对每个待压缩层执行以下处理步骤：基于指定数目，对该待压缩层中的参数进行量化，并利用机器学习方法，基于预置的训练样本对经量化后的神经网络进行训练；将对选取出的各个待压缩层进行所述处理步骤后所得的神经网络确定为经压缩后的神经网络，并存储所述经压缩后的神经网络。
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