摘要
本公开属于人工智能技术领域,具体涉及一种深度学习模型的压缩方法、装置和电子设备。其中所述方法包括:获取待压缩的深度学习模型,分别确定模型参数的费舍尔重要度与参数关联重要度;基于费舍尔重要度与参数关联重要度确定协同重要度;基于模型参数的协同重要度对所述深度学习模型进行剪枝。本公开提供了一种剪枝效率更佳的深度学习模型的压缩方法。
技术关键词
深度学习模型
参数
量子态
矩阵
电子设备
存储计算机程序
人工智能技术
压缩装置
强度
存储器
特征值
处理器
模块
指标
精度
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