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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于平衡权重稀疏和GroupLasso正则化的自适应DNN压缩方法，属于模型压缩领域。该方法根据要满足的模型推理速度要求和模型部署时的存储大小限制，从而完成DNN的自适应模型剪枝。本发明结合多种剪枝方法并面向实时嵌入式系统对模型进行剪枝，主要包括以下步骤：引入模型参数，添加正则项定义模型优化问题，预训练神经网络模型，然后针对预训练模型的全连接层进行平衡权重稀疏剪枝，针对平衡权重稀疏剪枝后的模型卷积层进行结构化剪枝和节点剪枝，最后根据是否满足约束选择迭代剪枝或者结束剪枝得到压缩后模型。
主权项：1.一种基于平衡权重稀疏和GroupLasso正则化的自适应DNN压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建神经网络每层权重矩阵的集合W，添加正则项定义模型优化问题，之后预训练神经网络模型；2通过给损失函数添加权重稀疏惩罚正则项实现对全连接层权重的稀疏，针对预训练模型的全连接层进行平衡权重稀疏剪枝，针对平衡权重稀疏剪枝后的模型卷积层进行结构化剪枝和节点剪枝；3重训练模型提高模型准确率，并判断是否满足模型推理速度和模型大小的约束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于平衡权重稀疏和Group Lasso正则化的自适应DNN压缩方法
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