[发明专利]基于高斯分布特征的深层卷积神经网络压缩加速方法在审
| 申请号： | 202011205437.0 | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112906854A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 崔碧峰;许建荣;李超;徐勇军 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于高斯分布特征的深层卷积神经网络压缩加速方法，适用于深度神经网络模型的压缩。首先训练好一个原始的卷积神经网络，然后逐层对该网络进行高斯分析，根据分析的结果选择保留还是删除的卷积核，之后进训练，直到模型剪枝完成。本发明在进行压缩剪枝过程中，采用的技术方案是根据分布收敛特征进行剪枝，在压缩的过程中没有引入其他的剪枝约束超参数，因此压缩的过程是自动化搜索的。本发明的压缩结果是直接压缩出更小的模型，没有引入mask对权重进行操作，压缩的结果可以不依赖于相关的加速库而直接产生加速效果，始终让模型的性能保证在原来的基础上，即没有出现任何的精度损失下进行的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布 特征 深层 卷积 神经网络 压缩 加速 方法 | ||
【主权项】：
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