一种网络模型层级划分方法、装置、设备、介质及产品

本发明公开了一种网络模型层级划分方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取待进行层级划分的目标网络模型，所述目标网络模型中包括至少一个卷积层；将输入图像输入所述目标网络模型，进行逆向图像生成，得到每个卷积层对应的目标图像；计算每个所述目标图像的熵；根据每个所述目标图像的熵对所述目标网络模型进行层级划分。通过本发明的技术方案，能够实现具体量化神经网络模型的深浅层归类方式，能够对神经网络模型内的卷积层进行合理有效的深浅层归类。