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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了模型压缩方法、训练方法、文本数据处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理等技术领域。该模型压缩方法的具体实现方案为：按照并行部署的计算单元的数量，对待压缩模型的初始模型参数进行划分，得到与多个计算单元对应的初始局部模型参数，其中，计算单元用于处理与待压缩模型相关联的同一任务；按照初始输入激活值，将初始权重参数与计算单元的对应关系进行重新匹配，得到与多个计算单元对应的目标局部模型参数，其中，目标局部模型参数中的目标输入激活值沿着数据处理的方向逐渐增大；以及对目标局部模型参数进行量化，得到压缩模型。
主权项：1.一种模型压缩方法，包括：按照并行部署的计算单元的数量，对待压缩模型的初始模型参数进行划分，得到与多个所述计算单元对应的初始局部模型参数，其中，所述计算单元用于处理与所述待压缩模型相关联的同一任务，所述初始局部模型参数包括与所述计算单元对应的局部处理通道上的初始权重参数和基于所述初始权重参数确定的初始输入激活值；所述初始局部模型参数是通过运行所述待压缩模型采集到的；按照所述初始输入激活值，将所述初始权重参数与所述计算单元的对应关系进行重新匹配，得到与多个所述计算单元对应的目标局部模型参数，其中，所述目标局部模型参数中的目标输入激活值沿着数据处理的方向逐渐增大；所述目标局部模型参数是通过运行重新匹配后的待压缩模型采集到的；以及对所述目标局部模型参数进行量化，得到压缩模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 模型压缩方法、训练方法、文本数据处理方法及装置
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