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NEURAL NETWORK MODEL COMPRESSION WITH QUANTIZABILITY REGULARIZATION

机译:具有量化正则化的神经网络模型压缩

摘要

A method, computer program, and computer system is provided for compressing a neural network model. A multi-dimensional tensor corresponding to a set of weight coefficients associated with a neural network is reshaped. A subset of weight coefficients is identified from among the set of weight coefficients. A model of the neural network is compressed based on the identified subset of weight coefficients.
机译:提供了一种方法,计算机程序和计算机系统用于压缩神经网络模型。重塑与与神经网络相关联的一组权重系数相对应的多维张量被重新竖起。从一组权重系数中识别权重系数的子集。基于识别的重量系数的鉴定子集压缩神经网络的模型。

著录项

  • 公开/公告号US2021201157A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-07-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TENCENT AMERICA LLC;

    申请/专利号US202017073602

  • 发明设计人 WEI JIANG;WEI WANG;SHAN LIU;

    申请日2020-10-19

  • 分类号G06N3/08;G06N3/063;G06N3/04;G06K9/62;H03M7/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 19:42:13

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