[发明专利]模型压缩方法及装置

权利要求书

1.一种模型压缩方法，其特征在于，包括：

获取待压缩网络模型以及目标压缩比；

根据所述目标压缩比确定节点压缩方式，并且基于所述节点压缩方式以及所述目标压缩比对所述待压缩网络模型进行压缩，得到待赋值网络模型；

根据所述待压缩网络模型以及所述待赋值网络模型，确定与所述待赋值网络模型中各待赋值节点对应的权重值；

基于各权重值以及所述待赋值网络模型，确定目标压缩网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述节点压缩方式包括层内节点删除方式；

所述基于所述节点压缩方式以及所述目标压缩比对所述待压缩网络模型进行压缩，得到待赋值网络模型，包括：

针对所述待压缩网络模型的每个待压缩层，确定待压缩层的层节点数量；

根据所述层节点数量以及所述目标压缩比，确定保留节点数量；

根据各待压缩层所对应的保留节点数量，构建待赋值网络模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述节点压缩方式包括层内节点和层删除方式；

所述基于所述节点压缩方式以及所述目标压缩比对所述待压缩网络模型进行压缩，得到待赋值网络模型，包括：

根据所述待压缩网络模型以及所述目标压缩比，确定至少一个待删除层，并将各待删除层从所述待压缩网络模型中删除，得到待处理网络模型；

根据所述待压缩网络模型，所述待处理网络模型以及所述目标压缩比，确定待保留节点比例；

针对所述待处理网络模型的每个待处理层，确定待处理层的层节点数量；

根据所述层节点数量以及所述待保留节点比例，确定保留节点数量；

根据各待处理层所对应的保留节点数量，构建待赋值网络模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待压缩网络模型以及所述待赋值网络模型，确定与所述待赋值网络模型中各待赋值节点对应的权重值，包括：

根据所述待压缩网络模型以及所述待赋值网络模型，确定与所述待赋值网络模型中各待赋值节点所对应的待压缩网络模型中的各待处理节点；

将所述各待处理节点的权重值确定为各待赋值节点的权重值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述待压缩网络模型以及所述待赋值网络模型，确定与所述待赋值网络模型中各待赋值节点所对应的待压缩网络模型中的各待处理节点，包括：

针对所述待赋值网络模型中的各待赋值层，确定与所述待赋值层相对应的待压缩网络模型中的待压缩层；

根据所述待赋值层中的待赋值节点数量以及与所述待压缩层中各待处理节点的权重值，确定待压缩层中的与所述待赋值层中的各待赋值节点相对应的待处理节点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标压缩比确定节点压缩方式，包括：

若所述目标压缩比小于或等于预设压缩比，则确定节点压缩方式为层内节点删除方式；

若所述目标压缩比大于所述预设压缩比，则确定节点压缩方式为层内节点和层删除方式。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待压缩网络模型中包括卷积层以及与所述卷积层对应的批量归一化层；

所述根据所述待压缩网络模型以及所述待赋值网络模型，确定与所述待赋值网络模型中各待赋值节点对应的权重值，包括：

根据所述批量归一化层中各待处理节点所对应的权重值确定与所述批量归一化层相对应的待赋值网络模型中的待赋值层中各待赋值节点的权重值以及与所述卷积层相对应的待赋值网络模型中的待赋值层中各待赋值节点的权重值。