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公开(公告)号：CN111461324A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010230969.3
申请日：2020-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于层恢复敏感度的分级剪枝方法，所述方法包括：步骤S1、对目标神经网络模型进行各层均匀剪枝；步骤S2、对均匀剪枝后的目标神经网络模型进行层恢复，获得每一层对模型的性能贡献度；步骤S3、对目标神经网络模型中的各层按照贡献度进行分级，每一级分别设定剪枝比例；步骤S4、按照所设定的剪枝比例对原目标神经网络模型进行剪枝。本发明的基于层恢复敏感度分级剪枝方法，判断每一层对模型性能的贡献度更加直观高效且见简单。并且，能够大大降低模型参数初始化时随机性带来震荡问题、大幅度降低模型计算量，降低硬件需求，提高计算速度，节省计算能耗，提高设备实时性。
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