神经网络压缩方法及装置、计算机可读介质、电子设备
公开
摘要
本公开具体涉及计算机技术领域，具体涉及神经网络压缩方法及装置、计算机可读介质以及处理器。所述方法包括：响应于触发操作为原始模型配置待执行参数；其中，所述待执行参数包括模型剪枝参数、训练终止条件；对所述原始模型插入伪量化节点，并统计对应的量化参数；基于所述量化参数对插入伪量化节点的原始模型进行量化感知训练；根据所述剪枝参数中的剪枝频率对进行了n轮量化感知训练的原始模型进行剪枝处理，直至所述原始模型达到预设的所述训练终止条件；其中，n为正整数。本方案能够缩短剪枝、量化的时间开销，并提高模型精度。
基本信息
专利标题 ：
神经网络压缩方法及装置、计算机可读介质、电子设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565080A
申请号 ：
CN202210192398.8
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王李闽
申请人 ：
OPPO广东移动通信有限公司
申请人地址 ：
广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号
代理机构 ：
深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘抗美
优先权 ：
CN202210192398.8
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08
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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