一种基于节点融合的神经网络模型优化方法及系统

本发明提供一种基于节点融合的神经网络模型优化方法及系统，采用符号区间传播方法计算出节点的取值区间，依据每个节点的区间计算出节点之间的相近程度，选取相近节点进行融合从而降低误差，同时以节点区间为参照，对融合过程中的误差进行量化。本发明提出一种基于符号区间传播的神经网络优化方法，通过符号区间传播技术精确计算节点的取值区间，以区间重合度为依据选择相近节点进行融合，并通过量化误差分析优化融合策略，从而在压缩模型规模的同时有效降低误差，提升模型性能。