摘要
本申请涉及人工智能技术领域,提供了一种神经网络的剪枝方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括:将待推理数据输入至神经网络进行推理,得到每一子推理网络对应的特征图信息;根据每一子推理网络对应的所述特征图信息,确定每一子推理网络中每一滤波器的重要权值;确定每一子推理网络对应的剪枝率集合,基于每一子推理网络中所述滤波器的重要权值,和每一子推理网络对应的剪枝率集合,确定每一子推理网络的目标剪枝比例;基于目标剪枝比例和每一子推理网络中每一滤波器的重要权值对每一子推理网络进行剪枝。本申请在减小神经网络参数量和计算复杂度的同时,最大程度地保留原神经网络的推理能力,提高了模型的推理速度和泛化能力。
技术关键词
推理网络
滤波器
剪枝方法
精度
教师
学生
剪枝装置
电子设备
可读存储介质
人工智能技术
数据
处理器
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模块
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