摘要
本发明公开了一种星载处理神经网络轻量化系统,所述系统安装有计算机程序,所述程序用于执行以实现包括如下步骤的方法:S1、通过分析星载神经网络模型的网络结构,得到用于衡量神经网络模型冗余程度的指标;S2、基于各个指标之间的相互关系,综合考虑冗余部分的包含性与互补性,构建整体神经网络的综合冗余度指标;S3、根据综合冗余度融合模型对神经网络进行动态轻量化;将轻量化后的神经网络模型上注卫星,以在星载场景下执行在轨AI推理任务。本发明能够实现多层次冗余指标构建与融合机制,从而定量分析神经网络中存在冗余的程度,评估模型的轻量化潜力,从而实现星载神经网络轻量化,有利于神经网络在资源受限的星载环境中进行推理应用。
技术关键词
冗余度
神经网络模型
双曲正切函数
指标
表达式
通道
层级
网络结构
输出特征
因子
信息熵
多层次
矩阵
场景
动态
程序
资源
关系
参数
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负载分布特征
循环神经网络模型
深度学习算法
数据
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跳闸故障
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离散小波变换
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深度神经网络训练
多源遥感数据
矿山地质
监测方法
多源遥感影像数据
指标