[发明专利]深度神经网络自动择优混合剪枝的压缩方法在审
| 申请号： | 202010148902.5 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111488982A | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 刘强;陈世达 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种深度神经网络自动择优混合剪枝的压缩方法，步骤是，先对DNNs模型中的全局滤波器执行滤波器级剪枝；对剪枝后的模型微调，补偿因滤波器级剪枝导致的累加误差，获得性能恢复的滤波器级稀疏化模型；再对获得的滤波器级稀疏化模型，执行权值级剪枝操作，并将得到的更稀疏的模型进行微调，补偿因权值剪枝导致的准确率影响，获得性能恢复的稀疏化模型；达到预设压缩率，混合剪枝训练得到压缩模型。本发明利加速了压缩过程，进一步加大模型压缩率，降低DNNs模型参数存储空间和计算复杂度，从而缩短推理时间且对模型准确率几乎不影响。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 神经网络 自动 择优 混合 剪枝 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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