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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种半结构化稀疏模型获取方法及装置，用于通过训练过程实现将稠密模型转换为半结构化稀疏模型，该方法包括：在每步训练过程中，获取基于预设的Mask机制得到的Mask结果，根据Mask结果获取Mask值为0的权重，并降低Mask值为0的权重的绝对值；训练结束后，根据预设的半结构化修剪的剪枝比例，将权重绝对值较低的满足剪枝比例的权重置0，得到半结构化稀疏模型。本发明提供的半结构化稀疏模型获取方法及装置，通过逐步的训练过程确定待剪枝权重，进而进行权重修剪，实现了从稠密模型到稀疏模型的平滑过渡，有利于利用稠密模型学习到的知识和能力，提高半结构化稀疏模型的性能，减少半结构化稀疏模型和稠密模型的性能差距。
主权项：1.一种半结构化稀疏模型获取方法，其特征在于，用于通过训练过程实现将稠密模型转换为半结构化稀疏模型，所述方法包括：在每步训练过程中，获取基于预设的Mask机制得到的Mask结果，根据所述Mask结果获取Mask值为0的权重，并降低所述Mask值为0的权重的绝对值；训练结束后，根据预设的半结构化修剪的剪枝比例，将权重的绝对值较低的满足所述剪枝比例的权重置0，得到所述半结构化稀疏模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 半结构化稀疏模型获取方法及装置
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