【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种神经网络的剪枝方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、神经网络剪枝作为一种高效的网络优化技术，其目的在于精简神经网络中的参数规模与计算复杂度，进而优化模型的运行效率并降低内存占用。根据剪除单元的不同特性，神经网络剪枝可被划分为结构性剪枝与非结构性剪枝两大类别。在结构性剪枝中，核心问题在于如何准确地评估滤波器的重要性。然而，由于输入数据中可能存在的噪音以及多层卷积运算可能产生的无用信息会对重要性评估造成影响，所以，根据模型压缩需求确定每层的压缩比例是剪枝过程中必不可少的步骤。现有的结构性剪枝方法虽然从全局的角度搜索最佳的网络结构，但在搜索过程中其候选结构没有从全局的角度考虑，导致剪枝后网络与原网络之间的差异性较大，进而造成网络整体性信息的损失。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种神经网络的剪枝方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决现有技术中，剪枝后网络与原网络之间的差异性较大，导致网络整体性信息损失的问题。
2、本申请实施例的第一方面，提供了一种神经网络的剪枝方法，该方法包括：
3、获取待推理数据，将待推理数据输入至神经网络，神经网络中包含多层子推理网络，每一子推理网络用于对待推理数据进行推理，得到每一子推理网络对应的特征图信息；根据每一子推理网络对应的特征图信息，确定每一子推理网络中每一滤波器的重要权值；确定每一子推理网络对应的剪枝率集合，基于每一子推理网络中每一滤波器的重要权值，和每一子推理网
4、本申请实施例的第二方面，提供了一种神经网络的剪枝装置，该方法包括：
5、获取模块，被配置为获取待推理数据，将待推理数据输入至神经网络，神经网络中包含多层子推理网络，每一子推理网络用于对待推理数据进行推理，得到每一子推理网络对应的特征图信息；第一确定模块，被配置为根据每一子推理网络对应的特征图信息，确定每一子推理网络中每一滤波器的重要权值；第二确定模块，被配置为确定每一子推理网络对应的剪枝率集合，基于每一子推理网络中每一滤波器的重要权值，和每一子推理网络对应的剪枝率集合，确定每一子推理网络的目标剪枝比例；剪枝模块，被配置为基于目标剪枝比例和每一子推理网络中每一滤波器的重要权值对每一子推理网络进行剪枝。
6、本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
7、本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
8、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
9、获取待推理数据，将待推理数据输入至神经网络，神经网络中包含多层子推理网络，每一子推理网络用于对待推理数据进行推理，得到每一子推理网络对应的特征图信息；根据每一子推理网络对应的特征图信息，确定每一子推理网络中每一滤波器的重要权值；确定每一子推理网络对应的剪枝率集合，基于每一子推理网络中每一滤波器的重要权值，和每一子推理网络对应的剪枝率集合，确定每一子推理网络的目标剪枝比例；基于目标剪枝比例和每一子推理网络中每一滤波器的重要权值对每一子推理网络进行剪枝。本申请通过每一子推理网络对应的特征图信息来确定每一子推理网络中滤波器的重要性，以此作为每一子推理网络的剪枝依据，同时，通过每一子推理网络的剪枝率集合来指导各层子推理网络的目标剪枝比例，使整个神经网络在剪枝过程中能够关注其整体结构的合理性和高效性，保留网络的整体性信息。使剪枝后的神经网络减小了参数量和计算复杂度的同时，最大程度地保留原神经网络的推理能力，进而提高模型的推理速度和泛化能力。
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1.一种神经网络的剪枝方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子推理网络中每一所述滤波器对应一所述特征图信息；所述根据每一所述子推理网络对应的所述特征图信息，确定每一所述子推理网络中每一滤波器的重要权值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一所述子推理网络对应的剪枝率集合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每一所述子推理网络中每一滤波器的重要权值，和每一所述子推理网络对应的剪枝率集合，确定每一所述子推理网络的目标剪枝比例，包括：
5.基于权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对初始剪枝后的每一所述子推理网络进行精度损失计算，得到每一子推理网络在每一剪枝率下的精度损失，并基于所述精度损失，得到每一所述子推理网络在不同剪枝率下的精度损失集合，包括：
6.基于权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标剪枝比例和每一所述子推理网络中每一滤波器的所述重要权值对每一所述子推理网络进行剪枝，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在
8.一种神经网络的剪枝装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种神经网络的剪枝方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子推理网络中每一所述滤波器对应一所述特征图信息；所述根据每一所述子推理网络对应的所述特征图信息，确定每一所述子推理网络中每一滤波器的重要权值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一所述子推理网络对应的剪枝率集合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每一所述子推理网络中每一滤波器的重要权值，和每一所述子推理网络对应的剪枝率集合，确定每一所述子推理网络的目标剪枝比例，包括：
5.基于权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对初始剪枝后的每一所述子推理网络进行精度损失计算，得到每一子推理网络在每一剪枝率下的精度损失，并基于所述精度损失，得到每一所述子推理网络在不同剪枝率下的精度损...
【专利技术属性】
技术研发人员：师平，
申请(专利权)人：北京龙智数科科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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