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一种基于熵重要性准则模型的卷积核裁剪方法

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本发明属于神经网络技术领域，涉及一种基于熵重要性准则模型的卷积核裁剪方法。本发明为了让参数量大、计算量大且性能优越的卷积神经网络模型能够满足在现实应用中的实时性要求，提出了一种基于熵重要性准则模型卷积核裁剪方法，通过对每个卷积层的激活通道求图像熵的方式作为评估对应卷积核重要性的准则来裁剪信息量少的卷积核，从而得到了一个性能优异、参数量以及计算量少的小模型，该小模型不仅有性能优势且能够满足现实场景应用的实时性以及精度需求。

著录项

公开/公告号CN110119811B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-27

原文格式PDF
申请/专利权人电科瑞达(成都)科技有限公司;
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申请/专利号CN201910400922.4
发明设计人闵锐;蒋霆;
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申请日2019-05-15
分类号G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构51232 成都点睛专利代理事务所(普通合伙);
代理人孙一峰
地址 610041 四川省成都市高新区高朋大道21号1幢5层
入库时间 2022-08-23 12:12:16

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1. 一种基于熵重要性准则模型的卷积核裁剪方法 [P] . 中国专利： CN110119811B . 2021.07.27
2. 一种基于熵重要性准则模型的卷积核裁剪方法 [P] . 中国专利： CN110119811A . 2019-08-13
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