深度学习模型的剪枝方法、电子设备和存储介质

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深度学习模型的剪枝方法、电子设备和存储介质
申请号:CN202411979577
申请日期:2024-12-30
公开号:CN119862923A
公开日期:2025-04-22
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种深度学习模型的剪枝方法、电子设备和存储介质,属于计算机领域。该方法包括:获取待剪枝深度学习模型中目标通道的第一通道重要性因子,所述第一通道重要性因子用于评估所述待剪枝深度学习模型中所述目标通道的重要性,所述第一通道重要性因子通过评估所述待剪枝深度学习模型剪枝前后的特征图变化情况得到;所述第一通道重要性因子的大小与所述待剪枝深度学习模型剪枝前后的特征图变化情况正相关;基于所述第一通道重要性因子,对所述待剪枝深度学习模型进行剪枝,得到目标深度学习模型,所述第一通道重要性因子的大小与所述目标通道的剪枝几率负相关。该方法用于模型剪枝,用于解决对深度学习模型的性能影响较大的问题。
技术关键词
深度学习模型 通道 因子 网络 剪枝模型 剪枝方法 超参数 电子设备 模型剪枝 计算机程序产品 处理器 指令 可读存储介质 存储器 数据 数值
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