神经网络模型的压缩方法及装置、图像处理方法及处理器

发明专利有效专利

申请号：
CN202010116576.X
IPC分类号：G06N3/08
申请日期：
2020-02-25
申请人：
北京百度网讯科技有限公司

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专利名称	神经网络模型的压缩方法及装置、图像处理方法及处理器
申请号	CN202010116576.X	申请日期	2020-02-25
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-06-12	公开/公告号	CN111275190A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	北京百度网讯科技有限公司	申请人地址	北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京百度网讯科技有限公司	当前权利人	北京百度网讯科技有限公司
发明人	希滕;张刚;温圣召
代理机构	北京市铸成律师事务所	代理人	包莉莉;阎敏

摘要

本申请公开了一种神经网络模型的压缩方法及装置、图像处理方法、图像处理器，涉及神经网络压缩领域。神经网络模型的压缩方法包括：建立神经网络模型的每个神经网络层对应的搜索空间，搜索空间包括候选剪枝率；各搜索空间的候选剪枝率输入至剪枝策略生成模型，得到剪枝策略；根据剪枝策略对神经网络模型进行剪枝。因为对每个神经网络层建立对应的搜索空间，使得各个神经网络层对应的剪枝率可以不同，克服了由于每个神经网络层对应的剪枝率均相同，从而导致的剪枝后神经网络模型的提速不明显，模型性能较差的技术问题，有效提升神经网络模型的速度以及性能。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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