通道全局排序指导剪枝和量化联合的神经网络压缩方法

被引：0

申请号：

CN202211217914.4

申请日：

2022-09-30

公开(公告)号：

CN115661511A

公开(公告)日：

2023-01-31

发明(设计)人：

谢卫莹樊潇怡张鑫李云松雷杰

申请人：

申请人地址：

710071 陕西省西安市太白南路2号

IPC主分类号：

G06V10764

IPC分类号：

G06V10774 G06V1082 G06N30464 G06N30495 G06N3082

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

陈宏社;王品华

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2023-01-31	公开	公开
2023-02-17	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06V 10/764 申请日:20220930

共 50 条

[1]

通道全局排序指导剪枝和量化联合的神经网络压缩方法 [P].

谢卫莹 ;

樊潇怡 ;

张鑫 ;

李云松 ;

雷杰 .

中国专利 :CN115661511B ,2025-07-01

[2]

一种联合层剪枝和通道剪枝的卷积神经网络压缩方法 [P].

霍静 ;

黄中豪 ;

李文斌 ;

高阳 .

中国专利 :CN113222138A ,2021-08-06

[3]

基于剪枝和蒸馏的卷积神经网络压缩方法 [P].

江帆 ;

单羿 .

中国专利 :CN108334934B ,2018-07-27

[4]

一种基于通道剪枝和量化训练的联合神经网络模型压缩方法 [P].

徐磊 ;

何林 ;

苏华友 ;

刘小龙 ;

罗荣 ;

张海涛 ;

李君宝 .

中国专利 :CN111652366A ,2020-09-11

[5]

步进式卷积神经网络剪枝压缩方法 [P].

牟星 .

中国专利 :CN107784360A ,2018-03-09

[6]

基于自适应联合剪枝-量化的神经网络压缩算法 [P].

郑秋梅 ;

王璐璐 ;

曹佳 .

中国专利 :CN110443359A ,2019-11-12

[7]

基于权值剪枝和量化的卷积神经网络压缩方法 [P].

裴文江 ;

孟凯 ;

夏亦犁 .

中国专利 :CN110222820A ,2019-09-10

[8]

一种基于预量化和缩放系数剪枝的卷积神经网络压缩方法 [P].

樊春晓 ;

宋光明 ;

胡洲 ;

赵公方 .

中国专利 :CN113570055A ,2021-10-29

[9]

一种面向遥感应用的卷积神经网络剪枝和量化同步压缩方法 [P].

陈禾 ;

齐保贵 ;

陈亮 .

中国专利 :CN113408723A ,2021-09-17

[10]

神经网络剪枝方法 [P].

唐业辉 ;

许奕星 ;

王云鹤 ;

许春景 .

中国专利 :CN119761443A ,2025-04-04

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