发明专利已授权

基于平均秩重要性排序的自动化卷积神经网络剪枝方法

📄 申请号：CN202110818395.6 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-07-20

公开号

CN113516230B

公开日

2023-06-02

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模型压缩与加速神经网络卷积神经网络

应用场景

边缘计算, 移动端智能应用, 嵌入式人工智能, 智能终端, 模型推理加速

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摘要

本发明提供一种基于平均秩重要性排序的自动化卷积神经网络的剪枝方法，所述方法包括：获取图像的数据集，并将数据集按比例分为训练数据集和验证数据集；获取需要剪枝操作的模型并执行初始化，利用初始化的模型对训练数据集的图像进行预训练，获取每个卷积核输出特征图的平均秩；对所述平均秩进行排序，将秩排序结果作为敏感层判别依据，通过强化学习实现自动化模型剪枝操作，获得其中模型精度最高的模型剪枝策略进行剪枝操作；对剪枝完成以后的模型执行微调操作，得到最终的神经网络模型。采用本发明方法实现神经网络剪枝能够在保证精度损失较小的情况下，降低模型参数量与浮点计算量，降低设备成本。

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

一种适用于钢筋弯角搭接处的绝缘处理结构及处理方法

当前第 / 件

面向异构设备的分布式神经网络训练方法、装置及介质

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_0464)

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