一種細粒度識別模型的壓縮方法和設備

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202011285432.3 申請日 -
公開（公告）號 CN112101487B 公開（公告）日 2021-07-16
申請公布號 CN112101487B 申請公布日 2021-07-16
分類號 G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 尹繼圣 申請（專利權）人 深圳感臻智能股份有限公司
代理機構 深圳智趣知識產(chǎn)權代理事務所（普通合伙） 代理人 王策
地址 518000 廣東省深圳市南山區(qū)粵海街道科技園社區(qū)高新中二道5號生產(chǎn)力大樓D401
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出一種細粒度識別模型的壓縮方法和設備，包括：步驟1、獲取用于細粒度識別的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型；步驟2、對深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的縮放因子添加L1正則約束后進行訓練；步驟3、在完成訓練后，根據(jù)縮放因子對訓練完成后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行逐層剪枝處理；步驟4、對完成剪枝的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行調(diào)整以減小剪枝對模型帶來的精度損失，得到調(diào)整后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型。步驟5、重復執(zhí)行步驟2?步驟4，直到得到的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型符合預設模型剪枝閾值的條件，且將符合條件的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型作為最終模型。本方案通過多次根據(jù)縮放因子對訓練完成后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行逐層剪枝處理的方式，有效壓縮了深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型。