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申请/专利权人：北京清微智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种神经网络模型在硬件设备上的高延迟缓解方法及装置。方法包括：初始化深度神经网络模型的基本的超参数及相关环境，构建深度神经网络模型的剪枝计算图，通过剪枝计算图确定深度神经网络模型中适合进行剪枝的网络层，合并拥有共同父节点的兄弟节点；重置神经网络模型的探索环境，设置预定探索次数，并通过智能体获取每次探索环境中的状态对应的观测值，确定每次探索适合进行剪枝的每个网络层的剪枝数量；根据每次探索的每个网络层的剪枝数量对深度神经网络模型进行裁剪，确定剪枝后的预定探索次数的深度神经网络模型；使用采集的真实数据集评估预定探索次数的深度神经网络模型的精度，确定最优深度神经网络模型及其每层的剪枝参数。
主权项：1.一种神经网络模型在硬件设备上的高延迟缓解方法，其特征在于，包括：初始化深度神经网络模型的基本的超参数及相关环境，构建深度神经网络模型的剪枝计算图，通过剪枝计算图确定所述深度神经网络模型中适合进行剪枝的网络层；重置所述神经网络模型的探索环境，设置预定探索次数，并通过智能体获取每次所述探索环境中的状态对应的观测值，确定每次探索适合进行剪枝的每个网络层的剪枝数量；根据每次探索的每个网络层的剪枝数量对深度神经网络模型进行裁剪，确定剪枝后的预定探索次数的深度神经网络模型；使用采集的真实数据集评估所述预定探索次数的所述深度神经网络模型的精度，确定最优深度神经网络模型及其每层的剪枝参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京清微智能科技有限公司 一种神经网络模型在硬件设备上的高延迟缓解方法及装置
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