[发明专利]一种联合量化与剪枝搜索的模型压缩方法及其系统有效
| 申请号： | 202110620864.3 | 申请日： | 2021-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN113269312B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 郭锴凌;周欣欣;徐向民 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16 |
| 代理公司： | 广州海心联合专利代理事务所(普通合伙) 44295 | 代理人： | 黄为;冼俊鹏 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联合量化与剪枝搜索的模型压缩方法及其系统，涉及深度学习领域，针对现有技术中模型压缩精度保持的问题提出本方案。在设定量化和剪枝搜索的对象及范围后，对卷积神经网络模型进行搜索训练，优化卷积神经网络模型的权重和结构参数，最后对优化后的模型进行重新训练。其优点在于，量化和剪枝同时联合工作能够对模型进行有效压缩，提高压缩后模型的精确度，并兼具剪枝和量化两种压缩手段的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联合 量化 剪枝 搜索 模型 压缩 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
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