压缩神经网络模型的方法、装置
实质审查的生效
摘要
本公开提供了一种压缩神经网络模型的方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及深度学习、云服务等人工智能技术领域。其中，压缩神经网络模型方法包括：获取待压缩神经网络模型；确定对应所述待压缩神经网络模型的第一比特宽度、第二比特宽度与目标稀疏率；根据所述第一比特宽度、所述第二比特宽度与所述目标稀疏率，得到目标数值；使用所述目标数值、所述第一比特宽度与所述第二比特宽度对所述待压缩神经网络模型进行压缩，得到所述待压缩神经网络模型的压缩结果。本公开能够简化神经网络模型的压缩步骤、提升神经网络模型的压缩效率。
基本信息
专利标题 ：
压缩神经网络模型的方法、装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114418086A
申请号 ：
CN202111457675.5
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2021-12-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王桂彬丛士钧董昊贾磊
申请人 ：
北京百度网讯科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
代理机构 ：
北京鸿德海业知识产权代理有限公司
代理人 ：
田宏宾
优先权 ：
CN202111457675.5
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20211202
申请日 : 20211202
2022-04-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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