基于存算一体架构的神经网络模型压缩方法及系统

本发明提供一种基于存算一体架构的神经网络模型压缩方法及系统，其方法包括：对神经网络模型每个卷积层，确定该卷积层输出通道的重要性评分；根据重要性评分确定剪枝阈值，并执行剪枝操作，修剪重要性评分低于剪枝阈值的输出通道，基于被修剪的输出通道相应修剪下一卷积层的输入通道；基于每个被修剪的卷积层，得到修剪后的神经网络模型；修剪后的神经网络模型用于调整交叉阵列结构。本发明通过确定卷积层输出通道的重要性评分，并据此设定剪枝阈值，精准修剪不重要的输出通道，同时相应修剪下一卷积层的输入通道，避免盲目剪枝对神经网络模型性能的影响，有效减少模型的冗余参数，降低神经网络模型的复杂度，使神经网络模型更加紧凑高效。