模型剪枝方法、装置、计算设备及存储介质
公开
摘要
本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种模型剪枝方法、装置、计算设备及存储介质。该方法包括：首先，获取卷积神经网络模型中每个过滤器的权重和每个过滤器的第一缩放因子，其中，每个过滤器的第一缩放因子是每个过滤器在批量归一化层中对应的缩放因子，每个过滤器所在的卷积层和批量归一化层是相邻的网络层；然后，根据每个过滤器的权重和每个过滤器的第一缩放因子，确定每个过滤器的重要性得分；最后，根据每个过滤器的重要性得分对卷积神经网络模型进行剪枝。本申请实施例能够准确地选出卷积神经网络模型中相对不重要的过滤器，模型剪枝后的精度损失很小。
基本信息
专利标题 ：
模型剪枝方法、装置、计算设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565078A
申请号 ：
CN202210162485.9
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王晓锐郑强
申请人 ：
平安科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼
代理机构 ：
广州三环专利商标代理有限公司
代理人 ：
陈倩倩
优先权 ：
CN202210162485.9
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
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
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-31 ：
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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