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专利信息

基于字典学习的神经网络模型压缩方法、装置及存储介质【异议或纠错】

档案编号： CQ-099-6434-9694
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06N3/0495;G06N3/0464;G06N3/08类
授权状态： 已授权
档案内容： 本申请实施例提供一种基于字典学习的神经网络模型压缩方法、装置及存储介质,该方法包括：对预先训练好的卷积神经网络模型中的每一卷积层进行卷积核参数预处理,生成每一卷积层的卷积核参数矩阵；将每一卷积核参数矩阵作为训练数据输入局部性敏感字典学习算法中,生成对应的每一卷积层的字典；基于每一卷积层的字典对同一卷积层的卷积核参数矩阵中的卷积核进行筛选,以获取每一卷积层中贡献值最大的多个目标卷积核；基于获取到的所有目标卷积核重新构建新的卷积神经网络模型,生成压缩后的神经网络模型,并对压缩后的神经网络模型进行再训练。本申请实施例能够在减小神经网络模型规模的同时保持高性能,并降低模型训练的成本。
附件下载：  (原始资料备查)

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