| Residential College | false |
| Patent Number | CN 111709516 A |
| Status | 已授權 Granted |
| 神经网络模型的压缩方法及压缩装置、存储 介质、设备 | |
| Year Issued | 2020 |
| 2020-09-25 | |
| Application Number | 202010515787 .0 |
| Application Date | 2020-06-09 |
| Rights Holder | 深圳先进技术研究院 |
王卡风; 高希彤; 須成忠
| |
| Country | 中国 |
| Subtype | 发明专利 Invention |
| Abstract | 本发明公开了一种基于迁移学习的卷积神 经网络模型压缩方法。该压缩方法包括：获取预 训练好的迁移学习模型；对迁移学习模型的各个 卷积层按照预定压缩比例进行压缩处理，以获得 第一目标网络模型；利用目标图像数据集对第一 目标网络模型进行迁移学习，以获得第一压缩目 标模型；根据预定规则选择第一压缩目标模型中 的部分卷积层进行压缩处理，以获得第二目标网 络模型；利用目标图像数据集对第二目标网络模 型进行迁移学习，以获得第二压缩目标模型。实 现了迁移学习和卷积压缩的优势互补，在保证较 高正确率的前提下，降低模型复杂度，提高运算 速度，并针对部分卷积层进行压缩处理，可以进 一步降低模型复杂度，避免模型正确率骤降。 |
| Language | 中文Chinese |
| Document Type | Patent |
| Collection | DEPARTMENT OF COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE Faculty of Science and Technology |
| Affiliation | FST, University of Macau |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 王卡风,高希彤,須成忠. 神经网络模型的压缩方法及压缩装置、存储 介质、设备. CN 111709516 A[P]. 2020-09-25. |
| APA | 王卡风., 高希彤., & 須成忠 (2020-06-09). 神经网络模型的压缩方法及压缩装置、存储 介质、设备. |
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