[發明專利]一種基于相鄰層權重的卷積神經網絡裁剪方法有效
| 申請號： | 202111531593.0 | 申請日： | 2021-12-15 |
| 公開（公告）號： | CN113935485B | 公開（公告）日： | 2022-03-04 |
| 發明（設計）人： | 楊岸青;王彬;徐凱;陳石;趙佳佳;袁明亮 | 申請（專利權）人： | 江蘇游隼微電子有限公司 |
| 主分類號： | G06N3/08 | 分類號： | G06N3/08;G06N3/04;G06V10/774;G06V10/82;G06V40/16;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 吳旭 |
| 地址： | 211135 江蘇省南京市棲霞區麒麟科技*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 相鄰 權重 卷積 神經網絡 裁剪 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于相鄰層權重的卷積神經網絡裁剪方法，其特征在于，包括：
步驟1：構建卷積神經網絡，采集人臉圖像數據，對所述人臉圖像數據進行預處理后得到訓練數據，所述預處理包括歸一化和數據增強處理；
步驟2：使用所述訓練數據對所述卷積神經網絡進行訓練，得到訓練完成的卷積神經網絡，并得到所述卷積神經網絡中各卷積層中的每個卷積核的權重
步驟3：對于各卷積層，計算每個卷積核的權重絕對值之和
步驟4：對于各卷積層，將每個卷積核的權重絕對值之和
步驟5：對于當前卷積層，將m個
步驟6：使用所述訓練數據對裁剪后的網絡進行再訓練，得到新的卷積神經網絡。
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