[发明专利]一种宽度学习系统网络模型压缩方法在审
| 申请号： | 202010430858.7 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111598236A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 褚菲;王光辉;梁涛;陈俊龙;王雪松;程玉虎;马小平 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京淮海知识产权代理事务所(普通合伙) 32205 | 代理人： | 孟洁 |
| 地址： | 221000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种宽度学习系统网络模型压缩方法，包括以下步骤：获得输入数据和输出数据；生成增广输入矩阵；构建出含有L1正则化项和L1‑fusion项的目标函数。利用L1正则化项的约束实现输出权值稀疏，使得贡献度小的节点对应的输出权值为零，选择出贡献度大的节点；利用L1‑fusion项约束相邻输出权值之间的差异，使得具有相关性的节点对应的输出权值变化平滑，从而被一起选择；求出经上述约束的输出权值，得到一个CBLS网络模型；根据测试集均方根误差的大小和网络结构压缩率来评估模型的预测精度和压缩效果，选择最优的网络模型，作为压缩后的网络模型。本发明能够在保持精度损失不大的同时，呈现出非常好的压缩效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 宽度 学习 系统 网络 模型 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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