[发明专利]一种基于强化学习的卷积网络通道裁剪方法及系统在审
| 申请号： | 202210428600.2 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114757350A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 韩军伟;屈亚威;王强强;张贺晔;张鼎文;韩龙飞;徐晨初 | 申请（专利权）人： | 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室） |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 金凯 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市望江西路5089号，*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的卷积网络通道裁剪方法及系统，具体包括获取待压缩的网络模型；利用自动深度压缩算法基于模型精度进行强化学习裁剪比例；基于链式法则求取所有滤波器的权重一阶泰勒展开的绝对值作为裁剪的重要性指标；对裁剪比例范围内的重量行排行低的滤波器，利用算法进行适应于该网络模型的裁剪，保存修剪前的网络模型；对当前的网络模型进行判断，若超出裁剪比例或者预设的限定条件，则进行相应的处理操作，得到最终的修剪的网络模型。本发明通过基于强化学习的自动深度压缩算法确定裁剪比例，通过每次自适应算法确定的步距进行修剪，再通过微调不断恢复精度，达到裁剪比例，逐步得到符合轻量化和算力要求低的网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 卷积 网络 通道 裁剪 方法 系统 | ||
【主权项】：
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