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申请/专利权人：北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学
摘要：本发明提供一种基于多维特征的滤波器自动化剪枝方法，包括：基于目标网络模型卷积核的热度值计算卷积核之间的相似度，并进行跨层信息融合，得到过滤器的重要性排序；基于过滤器的重要性排序，采用强化学习方法生成分层剪枝向量，并映射到目标网络模型中进行迭代剪枝，得到剪枝后的多个子网络结构，所述剪枝包括硬剪枝和软剪枝；采用基于BN层参数更新的评估方法对所述多个子网络结构进行性能评估，根据评估结果筛选出最优子网络结构；对所述最优子网络结构进行微调，得到剪枝后的目标网络模型。本发明无须人工干预，能够进行跨层信息融合，实现对滤波器重要性的准确评估，对模型压缩的同时保留更多的特征信息，确保压缩后模型的性能。
主权项：1.一种基于多维特征的滤波器自动化剪枝方法，其特征在于，包括以下步骤：基于目标网络模型卷积核的热度值计算卷积核之间的相似度，并进行跨层信息融合，得到过滤器的重要性排序；基于过滤器的重要性排序，采用强化学习方法生成分层剪枝向量，并映射到目标网络模型中进行迭代剪枝，得到剪枝后的多个子网络结构，所述剪枝包括硬剪枝和软剪枝；采用基于BN层参数更新的评估方法对所述多个子网络结构进行性能评估，根据评估结果筛选出最优子网络结构；对所述最优子网络结构进行微调，得到剪枝后的目标网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 北京理工大学 一种基于多维特征的滤波器自动化剪枝方法
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