发明专利已授权

基于强化学习的自动化卷积神经网络量化剪枝方法、设备和存储介质

📄 申请号：CN202211363959.2 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-11-02

公开号

CN115600650B

公开日

2025-09-26

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_0464

IPC 分类号

G06N3_0464 , G06N3_082 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络人工智能算法深度学习神经网络压缩强化学习卷积神经网络

应用场景

边缘计算, 智能终端, 自动驾驶, 图像识别, 视频监控

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摘要

本发明基于强化学习的自动化卷积神经网络量化剪枝方法，先获取图像的数据集，利用已初始化的模型对图像进行预训练，得到每个滤波器所输出特征图的平均秩，将平均秩结合滤波器的全局重要性排序，获得滤波器重要性信息；通过强化学习实现自动化神经网络模型量化与剪枝操作，获得模型精度最高的神经网络模型压缩策略，获取最终的剪枝完成以后的神经网络模型。本发明将卷积层中滤波器按照对模型精度影响的重要程度并结合平均秩大小进行全局排序，秩的大小与滤波器重要性大小具有一致性，同时对重要性高的滤波器权重参数分配较高bit位数，从而达到最大程度的精度保留，能将应用于高性能计算机上的神经网络压缩后部署于计算与存储较弱的移动边缘设备上。

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

一种自适应固定优先级半透视混合关键任务能耗优化方法

当前第 / 件

一种单目窄带多波段共焦成像系统

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_0464)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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