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METHOD TO BALANCE SPARSITY FOR EFFICIENT INFERENCE OF DEEP NEURAL NETWORKS

机译:深层神经网络有效推理的平衡稀疏性方法

摘要

A system and method that provides balanced pruning of weights of a deep neural network (DNN) in which weights of the DNN are partitioned into a plurality of groups, a count of a number of non-zero weights is determined in each group, a variance of the count of weights in each group is determined, a loss function of the DNN is minimized using Lagrange multipliers with a constraint that the variance of the count of weights in each group is equal to 0, and the weights and the Lagrange multipliers are retrained by back-propagation.
机译:一种提供平衡修剪深度神经网络(DNN)的系统和方法,其中DNN的权重被划分为多个组,每组中确定了多个非零权重的计数,即方差确定每个组的权重计数,使用拉格朗日乘数最小化DNN的损失函数,并约束每个组的权重计数的方差等于0,并且重新训练权重和拉格朗日乘数通过反向传播。

著录项

  • 公开/公告号US2020097830A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-03-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SAMSUNG ELECTRONICS CO. LTD.;

    申请/专利号US201816186470

  • 发明设计人 WEIRAN DENG;

    申请日2018-11-09

  • 分类号G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:21:35

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