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NEURAL NETWORK MODEL COMPRESSION WITH SELECTIVE STRUCTURED WEIGHT UNIFICATION

机译:具有选择性结构化重量统一的神经网络模型压缩

摘要

A method, computer program, or computer system is provided for compressing a neural network model. One or more blocks are identified from among a superblock corresponding to a multi-dimensional tensor associated with a neural network. A set of weight coefficients associated with the superblock is unified. A model of the neural network is compressed based on the unified set of weight coefficients.
机译:提供了一种用于压缩神经网络模型的方法,计算机程序或计算机系统。从对应于与神经网络相关联的多维张量的超块中识别一个或多个块。与超级块相关联的一组重量系数是统一的。基于统一的重量系数压缩了神经网络的模型。

著录项

  • 公开/公告号US2021217204A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-07-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TENCENT AMERICA LLC;

    申请/专利号US202017086642

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

    申请日2020-11-02

  • 分类号G06T9;G06T3/40;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 19:56:37

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