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摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种神经网络的剪枝方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：将待推理数据输入至神经网络进行推理，得到每一子推理网络对应的特征图信息；根据每一子推理网络对应的所述特征图信息，确定每一子推理网络中每一滤波器的重要权值；确定每一子推理网络对应的剪枝率集合，基于每一子推理网络中所述滤波器的重要权值，和每一子推理网络对应的剪枝率集合，确定每一子推理网络的目标剪枝比例；基于目标剪枝比例和每一子推理网络中每一滤波器的重要权值对每一子推理网络进行剪枝。本申请在减小神经网络参数量和计算复杂度的同时，最大程度地保留原神经网络的推理能力，提高了模型的推理速度和泛化能力。
主权项：1.一种神经网络的剪枝方法，其特征在于，包括：获取待推理数据，将所述待推理数据输入至所述神经网络，所述神经网络中包含多层子推理网络，每一所述子推理网络用于对所述待推理数据进行推理，得到每一所述子推理网络对应的特征图信息；根据每一所述子推理网络对应的所述特征图信息，确定每一所述子推理网络中每一滤波器的重要权值；确定每一所述子推理网络对应的剪枝率集合，基于每一所述子推理网络中每一滤波器的重要权值，和每一所述子推理网络对应的剪枝率集合，确定每一所述子推理网络的目标剪枝比例；基于所述目标剪枝比例和每一所述子推理网络中每一滤波器的所述重要权值对每一所述子推理网络进行剪枝。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京龙智数科科技服务有限公司 神经网络的剪枝方法、装置、电子设备及可读存储介质
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