申请/专利权人：华为技术有限公司;北京大学

申请日：2022-09-23

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808067A

主分类号：G06N3/082

分类号：G06N3/082

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.02#公开

摘要：本申请涉及一种神经网络剪枝方法及装置，该方法包括：根据收敛模型的第一权值和对照模型的第二权值确定出初始模型的初始权值中对完成目标任务起反作用的目标权值，收敛模型为基于初始模型训练得到的能够完成目标任务的模型，对照模型为基于初始模型训练得到的对完成目标任务起反作用的模型，初始模型为神经网络模型；利用目标权值对初始模型进行剪枝，形成初始模型的稀疏子网，稀疏子网的权值不包括目标权值。提高了剪枝的可靠性，并能够基于稀疏子网获得准确率更高、计算量更小、参数量更少的紧凑的任务模型。

主权项：1.一种神经网络剪枝方法，其特征在于，所述方法包括：根据收敛模型的第一权值和对照模型的第二权值确定出初始模型的初始权值中对完成目标任务起反作用的目标权值，所述收敛模型为基于所述初始模型训练得到的能够完成目标任务的模型，所述对照模型为基于所述初始模型训练得到的对完成所述目标任务起反作用的模型，所述初始模型为神经网络模型；利用所述目标权值对所述初始模型进行剪枝，形成所述初始模型的稀疏子网，所述稀疏子网的权值不包括所述目标权值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华为技术有限公司;北京大学 神经网络剪枝方法及装置

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