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申请/专利权人：华为技术有限公司
摘要：描述了用于获得神经网络各层内权重集的分数的方法和装置。所述分数基于第一层中的权重集和以下中的一个或多个：i后续归一化层中的可选归一化系数和ii第二层中的权重集。根据所述分数，可以从所述层中删除所述权重集。这样剪枝可以减小相应层的大小。根据组分数，可以从所述神经网络的一个或多个层中剪枝多组权重集。例如，所述组的大小可以基于硬件规格。
主权项：1.一种用于训练神经网络的方法，其特征在于，所述神经网络包括至少两个层，所述方法包括：获得S810贡献于特征张量5030中的特征的第一权重集5021的分数，所述特征张量5030是所述神经网络的第一层的输出5020；所述分数基于所述第一权重集5021，并且所述分数还基于以下中的一个或多个：–归一化系数5041，所述归一化系数应用于紧跟在所述第一层5020之后的归一化层5040中，和或–第二权重集5061，所述第二集合包括在将第二层5060应用于所述特征张量5050时应用于所述特征的权重，所述第二层5060在所述第一层5020之后；所述方法还包括：如果基于所述分数的预定条件被满足，则从所述第一层5020中删除S830所述第一权重集5021。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华为技术有限公司 通用剪枝（UniPruning）：用于神经网络加速的通用的硬件高效的剪枝方法
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