[發明專利]基于神經網絡相鄰結構依存關系的網絡剪枝方法在審
| 申請號： | 202010046252.3 | 申請日： | 2020-01-16 |
| 公開（公告）號： | CN111260034A | 公開（公告）日： | 2020-06-09 |
| 發明（設計）人： | 張鑫禹;趙凱;韓琦;程明明 | 申請（專利權）人： | 南開大學 |
| 主分類號： | G06N3/04 | 分類號： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津耀達律師事務所 12223 | 代理人： | 侯力 |
| 地址： | 300071*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 神經網絡 相鄰 結構 依存 關系 網絡 剪枝 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于神經網絡相鄰結構依存關系的網絡剪枝方法，其特征在于，該方法包括下述步驟：a)網絡的通道重要性由卷積層和相鄰的批量歸一化(BN)層的參數共同決定；b)在某一層內部比較通道重要性，以確定待剪枝的通道；c)動態調整稀疏性正則系數，以達到預先指定的稀疏程度。
2.根據權利要求1所述的基于神經網絡相鄰結構依存關系的網絡剪枝方法，其特征在于，步驟a)所述網絡通道重要性的確定方法是，定義通道重要性為相鄰卷積層和批量歸一化(BN)層的參數模長的乘積。
3.根據權利要求1所述的基于神經網絡相鄰結構依存關系的網絡剪枝方法，其特征在于，步驟b)所述在某一層內部比較通道重要性的方法是，在每一層內部將通道重要性從大到小排序，裁減掉重要性小于通道重要性最大值的某一事先指定的系數的所有通道。
4.根據權利要求1所述的基于神經網絡相鄰結構依存關系的網絡剪枝方法，其特征在于，步驟c)所述的動態調整稀疏性正則系數的方法是，根據當前網絡的稀疏程度確定是否增加或減小稀疏性正則系數。
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