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摘要：本申请公开了一种神经网络模型压缩方法。该方法包括：根据教师模型和学生模型的规模参数，设置教师模型和学生模型在深度方向的映射关系；针对具有映射关系的学生模型的一层和教师模型的一层或多层，基于教师模型中的一层或多层的权重和输出，构建针对学生模型的一层的量子优化模型表达式；以及通过对量子优化模型表达式进行求解，得到学生模型的一层的模型参数。通过本申请的神经网络模型压缩方法，将模型压缩转换成QUBO或其他类似问题，从而能够实现更为高效、快速的神经网络模型压缩方案。
主权项：1.一种神经网络模型压缩方法，其特征在于，包括：根据教师模型和学生模型的规模参数，设置所述教师模型和所述学生模型在深度方向的映射关系；针对具有映射关系的所述学生模型的一层和所述教师模型的一层或多层，基于所述教师模型中的所述一层或多层的权重和输出，构建针对所述学生模型的所述一层的量子优化模型表达式；以及通过对所述量子优化模型表达式进行求解，得到所述学生模型的所述一层的模型参数。
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百度查询： 北京玻色量子科技有限公司 神经网络模型压缩方法
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