一种神经网络模型参数压缩方法
基本信息
| 申请号 | CN201911076765.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110889204A | 公开（公告）日 | 2020-03-17 |
| 申请公布号 | CN110889204A | 申请公布日 | 2020-03-17 |
| 分类号 | G06F30/20;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郑勇;陈柱佳;舒毅 | 申请（专利权）人 | 北京中科胜芯科技有限公司 |
| 代理机构 | 南京行高知识产权代理有限公司 | 代理人 | 北京中科胜芯科技有限公司 |
| 地址 | 100043 北京市石景山区石景山路54号院6号楼4层403-14 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种神经网络模型参数压缩方法，包括：包括剪枝和归一化的线性量化。本发明提供的神经网络模型参数压缩方法，改进传统的线性量化方法，解决了传统线性量化方法所引入的梯度消失问题。结合硬件友好的剪枝方法深度压缩神经网络，避免不规则的稀疏结构所带来的一系列弊端，并完全消除用于记录非零值位置信息的指针开销问题，从而有效提高深度学习处理器的能效。 |
