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本发明的一种深度神经网络压缩的方法、装置、计算机设备和存储介质,属于卷积神经网络技术领域,方法包括:获取原始深度神经网络的权重矩阵;通过局部结构化稀疏处理对权重矩阵进行稀疏剪枝;通过乘积量化方法对稀疏剪枝后权重矩阵进行矩阵权重压缩,获得压缩...该专利属于国网山东省电力公司济南供电公司所有,仅供学习研究参考,未经过国网山东省电力公司济南供电公司授权不得商用。
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本发明的一种深度神经网络压缩的方法、装置、计算机设备和存储介质,属于卷积神经网络技术领域,方法包括:获取原始深度神经网络的权重矩阵;通过局部结构化稀疏处理对权重矩阵进行稀疏剪枝;通过乘积量化方法对稀疏剪枝后权重矩阵进行矩阵权重压缩,获得压缩...