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一种用于图像分类卷积神经网络的网络压缩方法及装置
申请人信息
- 申请人:之江实验室
- 申请人地址:311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室
- 发明人: 之江实验室
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种用于图像分类卷积神经网络的网络压缩方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410128337.4 |
| 申请日 | 2024/1/30 |
| 公告号 | CN117649568A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 之江实验室 |
| 发明人 | 常璟飞; 吴运翔; 蒋科; 施林锋; 王博; 吴洵进; 程稳; 吕波; 曾令仿; 李勇 |
| 地址 | 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室 |
摘要文本
在本说明书提供的一种用于图像分类卷积神经网络的网络压缩方法及装置中，通过获取训练完成的图像分类卷积神经网络以及输入图像，将输入图像输入该图像分类卷积神经网络中，确定各节点的参数以及各节点输出的该输入图像的激活特征，针对每一网络层，根据该网络层的各节点的参数和激活特征，确定核心参数和核心激活特征，并得到参数聚类结果和激活特征聚类结果，进而确定综合聚类结果，根据该综合聚类结果对该网络层进行剪枝。通过结合参数聚类结果和激活特征聚类结果，确定综合聚类结果，综合考虑了图像分类卷积神经网络的参数相似性和激活模式，考虑更全面，有效地减少了图像分类卷积神经网络的复杂性。
专利主权项内容
1.一种用于图像分类卷积神经网络的网络压缩方法，其特征在于，包括：获取训练完成的图像分类卷积神经网络，以及输入图像；将所述输入图像输入所述图像分类卷积神经网络，针对所述图像分类卷积神经网络的每一网络层，确定该网络层中各节点的参数，以及各节点输出的所述输入图像的激活特征；根据各节点的参数，确定各节点中的核心参数，按照所述核心参数确定各节点的参数聚类结果，以及根据各节点输出的激活特征，确定各节点中的核心激活特征，按照所述核心激活特征确定各节点的激活特征聚类结果；根据所述参数聚类结果以及所述激活特征聚类结果，确定所述各节点的综合聚类结果；根据所述综合聚类结果，对该网络层中各节点进行剪枝，并确定该网络层的剪枝结果；根据各网络层的剪枝结果，确定压缩后的图像分类卷积神经网络，所述压缩后的图像分类卷积神经网络部署于边缘设备，用于响应图像分类请求，根据所述图像分类请求携带的输入图像，输出分类结果。