一种模型轻量化方法、装置、电子设备及存储介质

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种模型轻量化方法、装置、电子设备及存储介质，对各卷积滤波器的卷积参数进行降维处理，得到各卷积滤波器的初始特征向量；根据各卷积滤波器的初始特征向量，确定待轻量化模型的基础特征向量和每个基础向量元素所对应的扩增权重；根据基础特征向量和每个基础向量元素所对应的扩增权重，确定每个基础向量元素的目标扩增特征；将每个基础向量元素的目标扩增特征插入至基础特征向量，得到目标特征向量；基于目标特征向量，构建待轻量化模型所对应的目标模型。通过确定基础特征向量，并向基础特征向量插入扩增特征，在减少了目标模型的参数量的同时，较大程度保证了模型的性能不会因为模型轻量化而发生降低。