发明专利已授权

一种基于通道梯度剪枝的柔性深度学习网络模型压缩方法

Name: 一种基于通道梯度剪枝的柔性深度学习网络模型压缩方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2020113089199
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011308919.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-11-20

公开号

CN112396179A

公开日

2021-02-23

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_08

IPC 分类号

G06N3_08 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习模型压缩神经网络剪枝

应用场景

边缘计算, 移动端部署, 嵌入式设备, 模型推理加速, 人工智能芯片

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摘要

一种基于通道梯度剪枝的柔性深度学习网络模型压缩方法，包括：步骤1、向原始网络添加遮掩层约束，获取待剪枝的深度卷积神经网络模型，步骤2、网络模型在数据集上训练，根据通道梯度和权值的乘积的绝对值作为重要性标准更新通道的遮掩层约束，得到掩码和稀疏模型，步骤3、基于掩码对稀疏模型做剪枝操作，步骤4、重训练紧凑的深度卷积神经网络模型。本发明还提供了基于通道梯度剪枝的柔性深度学习网络模型压缩方法在实际物体识别APP上的应用效果，剪枝后模型对物体的识别速度大幅提升，解决了深度神经网络模型因高存储空间占用，高内存占用，高计算资源占用导致无法部署到嵌入式、智能手机等设备上的技术问题，拓展了深度神经网络的应用范围。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112396179A

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

基于1,8-取代咔唑的高辐射速率铂配合物及应用

当前第 / 件

一种基于结合改进目标语义分割和目标检测模型的实时移动交通违法检测方法

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