发明专利已授权

基于可微决策器和知识蒸馏的神经网络剪枝方法及系统

📄 申请号：CN202111387877.7 📄 发布日：2025/10/15

著录项目信息

申请日

2021-11-22

公开号

CN114091668B

公开日

2024-08-06

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_082

IPC 分类号

G06N3_082 , G06N3_0464 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法神经网络剪枝知识蒸馏

应用场景

边缘计算, 移动端AI, 自动驾驶, 智能安防, 工业自动化

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摘要

本发明提出一种基于可微决策器和知识蒸馏的神经网络剪枝方法及系统，包括：对神经网络进行预训练；为预训练后的神经网络中的每一层卷积层构建可微决策器，对网络中的每一层进行采样并截断，得到每一层的剪枝率；对神经网络进行剪枝，得到剪枝后的网络；使用知识蒸馏方法对神经网络进行优化；对优化后的神经网络进行训练，恢复其准确度。通过在神经网络中的每一层卷积层构建可微决策器，并优化可微决策器的可训练参数，不需要人类专家的经验和人工的设计，减少人工的参与，实现快速自动化准确的神经网络结构搜索，得到神经网络的剪枝率，对神经网络进行剪枝，得到最优的神经网络结构并节省大量时间。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种电动多工位冲孔机

当前第 / 件

基于可微分采样器和渐进学习的卷积神经网络架构搜索方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_082)

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