基于结构冗余检测的卷积神经网络模型剪枝方法

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专利状态

基于结构冗余检测的卷积神经网络模型剪枝方法

有效

专利申请进度

申请

2019-12-02

申请公布

2020-05-15

授权

2023-12-08

预估到期

2039-12-02

专利基础信息

申请号	CN201911214732.X	申请日	2019-12-02
申请公布号	CN111160519A	申请公布日	2020-05-15
授权公布号	CN111160519B	授权公告日	2023-12-08
分类号	G06N3/0464;G06N3/082
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	咪咕文化科技有限公司
申请人地址	上海市闵行区东川路800号

专利法律状态

2023-12-08

授权

状态信息

授权
2020-06-09

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06N3/04；申请日:20191202
2020-05-15

公布

状态信息

公布

摘要

本发明提供一种基于结构冗余检测的卷积神经网络模型剪枝方法，其中：首先在训练集上训练卷积神经网络模型，并在验证集上对其进行评估；然后尝试剪枝神经网络模型的不同子结构并微调其余结构，以检测被剪枝的子结构的冗余性，在每次迭代中，如果剪枝后的神经网络模型无法通过微调重新获得大部分丢失的精度，则将剪枝的结构还原。重复该方法，直到模型所有子结构的冗余性都被检验；最后在训练集和验证集上重新初始化并训练剪枝后的模型，得到最终的优化模型。本发明减少了神经网络的资源消耗，改善了现有模型剪枝方法实现复杂的问题。

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