[发明专利]一种面向结构剪枝结合量化的深度卷积神经网络压缩方法在审
| 申请号： | 202011071970.2 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112329910A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 陆生礼;付成龙;庞伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 熊玉玮 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种面向结构剪枝结合量化的深度卷积神经网络压缩方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该压缩方法在反向传播的过程中通过梯度下降的方式更新权重参数，并根据网络损失精度对更新后的权重进行结构剪枝，实现权重参数的可连续更新并加快卷积计算的处理速度。本发明利用FPGA实现的加速器以该压缩方法得到的权重编码为输入数据，通过包括448个SQPE的并行计算阵列实现高并行特征值与结构剪枝后权重的移位累加操作，支持不同压缩率结构化剪枝后的稀疏网络的卷积操作，实现了硬件友好型低功耗高吞吐量的加速器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 结构 剪枝 结合 量化 深度 卷积 神经网络 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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