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申请/专利权人：北京嘉和万兴科技有限公司
摘要：本发明公开了一种人工智能模型的自适应优化方法、装置、电子设备及产品，本发明先依据设备本身的运算性能，对待部署的神经网络模型进行初始轻量化处理，得到初始优化模型；而后，再对初始优化模型中的卷积层和全连接层进行剪枝处理，从而得到剪枝后的模型；接着，对剪枝后的模型进行模型参数优化处理，基于此，即可得到与原模型精度相同的最优轻量化模型；最后，将该最优轻量化模型发送至目标设备，即可完成指定神经网络模型在目标设备上的部署；由此，本发明能够为每个边缘设备自适应的优化出兼具效率以及精度的本地模型，可降低神经网络模型在设备上的响应延迟，从而提高了模型的推理效率，非常适用于大规模应用与推广。
主权项：1.一种人工智能模型的自适应优化方法，其特征在于，包括：获取待部署至目标设备的指定神经网络模型的初始优化模型，其中，所述初始优化模型是基于所述目标设备的运算资源数据，对所述指定神经网络模型进行轻量化处理后所得到的，且所述指定神经网络模型中包含有至少一个卷积层和至少一个全连接层；基于所述初始优化模型中的各个卷积层内每个滤波器对应的卷积核的权重，计算出所述初始优化模型中的各个滤波器的重要度，并基于各个滤波器的重要度，对所述初始优化模型进行卷积层压缩处理，以在卷积层压缩处理后，得到初始压缩模型；对所述初始压缩模型中的各个全连接层进行压缩处理，得到二次压缩模型；对所述二次压缩模型进行模型参数优化处理，以在模型参数优化处理后，得到所述指定神经网络模型的最优轻量化模型；将所述最优轻量化模型发送至所述目标设备，以便所述目标设备在部署所述最优轻量化模型后，通过将待处理数据输入至所述最优轻量化模型，来得出所述待处理数据的处理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京嘉和万兴科技有限公司 人工智能模型的自适应优化方法、装置、电子设备及产品
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