【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于神经网络模型压缩与加速，具体涉及一种基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，用以实现模型压缩与部署加速。
技术介绍
1、在现有的深度神经网络模型中，普遍存在参数量大、计算复杂度高的问题，尤其是在边缘计算设备(如移动终端、嵌入式设备)中部署时，会面临模型体量大、运算速度慢、功耗高等挑战。为了提高模型的推理效率，降低模型复杂度，神经网络压缩技术应运而生，其中结构化剪枝是当前研究和应用的主要方法。相较于细粒度剪枝(权重剪枝)，结构化剪枝有助于保持规则的网络结构，便于实现高效的硬件加速。该方法通过预设的评估标准以评估神经网络中特定的结构单元(如神经元、通道、滤波器等)的重要性，并一次性或迭代式地移除对模型性能贡献较小的结构单元，最终在不降低模型准确率的情况下，显著减少模型参数量和计算开销。
2、尽管现有结构化剪枝技术已经取得一定进展，但在实际应用中仍存在以下技术挑战：
3、1)结构单元重要性难以准确评估：现有技术中，结构单元对模型性能的贡献在训练过程中是动态变化的，难以在训练初期准确判断其最终对模型...
【技术保护点】
1.基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，所述第一阶段衰减，还包括：
3.根据权利要求2所述基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，所述第一阶段衰减，还包括：
4.根据权利要求1所述基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，所述第二阶段衰减，还包括：
5.根据权利要求4所述基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，所述第二阶段衰减，还包括：
6...
【技术特征摘要】
1.基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，所述第一阶段衰减，还包括：
3.根据权利要求2所述基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，所述第一阶段衰减，还包括：
4.根据权利要求1所述基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，所述第二阶段衰减，还包括：
5.根据权利要求4所述基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，所述第二阶段衰减，还包括：
6.根据权利要求1所述基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法，其特征在于，所述方法，还包括：
7.基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。