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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了模型压缩方法、训练方法、多媒体数据处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术领域。该模型压缩方法的具体实现方案为：将多媒体数据输入待压缩模型，得到待压缩模型中级联的N个处理层中每个处理层的激活值矩阵，其中，第n个处理层的激活值矩阵表征由位于第n个处理层之前的n-1个处理层对多媒体数据处理后得到的输出特征；根据激活值矩阵中的激活值的分布信息，生成每个处理层的权重缩放因子；根据每个处理层的权重缩放因子，对每个处理层的权重参数进行缩放处理，得到每个处理层的待量化参数；以及基于预定量化精度，依次对每个处理层的待量化参数进行量化，得到压缩模型。
主权项：1.一种模型压缩方法，包括：将多媒体数据输入待压缩模型，得到所述待压缩模型中级联的N个处理层中每个处理层的激活值矩阵，其中，第n个处理层的激活值矩阵表征由位于第n个处理层之前的n-1个处理层对所述多媒体数据处理后得到的输出特征，N为大于1的整数，n＝2，…N；根据所述激活值矩阵中的激活值的分布信息，生成所述每个处理层的权重缩放因子；根据所述每个处理层的权重缩放因子，对所述每个处理层的权重参数进行缩放处理，得到所述每个处理层的待量化参数；以及基于预定量化精度，依次对所述每个处理层的待量化参数进行量化，得到压缩模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 模型压缩方法、训练方法、多媒体数据处理方法及装置
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