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模型剪枝方法、图像处理方法及装置、设备和介质
申请人信息
- 申请人:苏州元脑智能科技有限公司
- 申请人地址:215000 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢
- 发明人: 苏州元脑智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 模型剪枝方法、图像处理方法及装置、设备和介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410223827.2 |
| 申请日 | 2024/2/28 |
| 公告号 | CN117808072A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G06N3/082 |
| 权利人 | 苏州元脑智能科技有限公司 |
| 发明人 | 沈艳梅; 宿栋栋; 刘伟; 王彦伟; 李仁刚 |
| 地址 | 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢 |
摘要文本
本申请实施例公开了一种模型剪枝方法、图像处理方法及装置、设备和介质，涉及机器学习技术领域，有利于提高剪枝后模型的训练收敛效率。该方法包括：确定待剪枝模型的目标层中的多个神经元节点各自的第一分类重要性，所述第一分类重要性用于表征单个所述神经元节点对所述待剪枝模型在多个样本的预测结果的整体分类贡献，所述目标层包括至少一个用于特征提取的神经网络层，所述待剪枝模型为预先训练完成的神经网络模型；根据所述多个神经元节点各自的第一分类重要性，从所述多个神经元节点中选取目标神经元节点进行剪枝处理，得到剪枝后模型。
专利主权项内容
1.一种模型剪枝方法，其特征在于，所述方法包括：确定待剪枝模型的目标层中的多个神经元节点各自的第一分类重要性，所述第一分类重要性用于表征单个所述神经元节点对所述待剪枝模型在多个样本的预测结果的整体分类贡献，所述目标层包括至少一个用于特征提取的神经网络层，所述待剪枝模型为预先训练完成的神经网络模型；根据所述多个神经元节点各自的第一分类重要性，从所述多个神经元节点中选取目标神经元节点进行剪枝处理，得到剪枝后模型。