[发明专利]一种基于卷积核形状自动学习的图像分类网络压缩方法在审
| 申请号： | 202110283921.3 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN113065640A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 张科;刘广哲 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积核形状自动学习的图像分类网络压缩方法，属于图像处理与识别技术领域。通过对常规卷积核中各位置的参数施加多项稀疏化正则约束，在网络训练过程中使卷积核内部参数稀疏化，根据压缩率设定剪裁阈值即可得到自动学习的卷积核形状，从而能够有效地消除卷积核内部的冗余参数。将其应用于图像分类任务，能够在保证分类准确率的同时进一步提高网络模型的压缩率，减小模型的参数量和计算量，便于在资源受限的移动设备中进行部署应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 形状 自动 学习 图像 分类 网络 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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