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摘要：本发明涉及一种多模型合并压缩方法，包括如下步骤：步骤S1：对每个模型分别进行独立训练；步骤S2：分离每个模型的底层与高层；步骤S3：通过映射层连接底层和高层；步骤S4：训练映射层；步骤S5：训练完毕后，对训练好的新模型进行评估，选择最优结果。本发明的优点在于降低产品中多个模型作为整体时其中的冗余结构，可以节省大量的底层耗时计算，从而可以提高产品的运行效率。
主权项：1.一种多模型合并压缩方法，包括如下步骤：步骤S1：对每个模型分别进行独立训练和压缩；对每个模型分别进行独立训练和压缩，训练和压缩的结果作为多模型合并压缩的输入；步骤S2：分离每个模型的底层与高层；每个模型均采用ResNet-18作为网络的骨干；在所述步骤S2中，分别将每个模型的底层L和高层H剥离出来，所述底层是前五层卷积层；步骤S3：通过映射层连接底层和高层；在所述步骤S3中，分别用额外的卷积层作为各模型的映射层M，并将底层L、映射层M和高层H分别对应组合；步骤S4：训练映射层；在所述步骤S4中，在每个模型原本任务上训练所述步骤S3所构造出的新网络，训练时，冻结底层L和高层H，只训练映射层M；在所述步骤S4中，训练映射层M时，对映射层的权重多次初始化进行训练，以便用于步骤S5的评估和最终挑选；步骤S5：训练完毕后，对训练好的新模型进行评估，选择最优结果；在所述步骤S5中，待所述S4步骤训练完毕后，分别将每个模型的底层作为公共底层新网络的底层，并且与对应原网络比较，选择最优结果，将最优结果对应的该模型底层作为融合模型的共同底层；步骤S6：将最优结果部署在最终产品上。
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百度查询： 小米汽车科技有限公司 一种多模型合并压缩方法
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