卷积神经网络权重压缩方法及装置

本发明提供一种卷积神经网络权重压缩方法及装置，涉及数据处理技术领域，包括：将原始卷积神经网络的卷积层的权重由原始四维张量转换为二维权重矩阵；将所述二维权重矩阵通过改进的正交变换转换为分块反三角形式，其中，所述改进的正交变换包括以下至少一项：Givens变换及Householder变换；基于分块反三角算法所需的浮点操作数量，计算得到各个转换过程的运算量，针对运算量超过预设阈值的对称不定矩阵进行一阶修正，得到修正后的分块反三角形式；通过所述修正后的分块反三角形式的下三角分块矩阵重塑回四维张量，得到新的四维张量，根据新的四维张量替换原始的四维张量，以得到压缩后的卷积神经网络。