卷积神经网络模型压缩方法和装置、存储介质及电子装置

摘要

本发明公开了一种卷积神经网络模型压缩方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：将卷积神经网络模型中的第一批量标准化层的参数合并到卷积神经网络模型中的第一卷积层中，生成包含有第一目标卷积层的第一目标神经网络模型，其中，卷积神经网络模型与第一目标神经网络模型对于相同的输入具有相同的输出；将第一目标神经网络模型中的第一目标卷积层中范数小于第一阈值的卷积核删除，得到第二目标神经网络模型；对第二目标神经网络模型进行压缩，得到第三目标神经网络模型。本发明解决了相关技术中神经网络模型的使用效率低、灵活性差的技术问题。