[发明专利]针对资源受限设备视频处理的深度学习网络裁剪方法在审
| 申请号： | 202010931287.5 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112116089A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 纪程;吴超;薛春;周明亮 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种针对资源受限设备视频处理的深度学习网络裁剪方法，具体步骤为：根据网络收敛精度，确定子网络个数；根据确定的子网络个数将深度学习网络分成若干个独立子网络；采用group LASSO算法对每个子网络进行稀疏化处理，使可裁剪的网络权重逼近0；计算每一个子网络的所有权重和，将权重和小于设定阈值的子网络进行裁剪。本发明能够对神经网络进行稀疏化裁剪，移除不必要的权重分支网络，通过本发明，提高了计算效率，降低了计算开销。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 资源 受限 设备 视频 处理 深度 学习 网络 裁剪 方法 | ||
【主权项】：
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