（12）发明专利申请
（21）申请号 CN201911079625.0 （22）申请日 2019.11.07 （71）申请人 华南理工大学
地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号
（10）申请公布号 CN111079781A
（43）申请公布日 2020.04.28
（72）发明人 郭锴凌;谢晓娜;徐向民
（74）专利代理机构 广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 林梅繁
（51）Int.CI
权利要求说明书 说明书 幅图
（54）发明名称
基于低秩与稀疏分解的轻量化卷积神经网络图像识别方法
（57）摘要
本发明属于图像识别领域，涉及一种基于
低秩与稀疏分解的轻量化卷积神经网络图像识别方法。低秩与稀疏分解的轻量化卷积神经网络的构建过程包括：在结构设计阶段，将权重矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和，并将低秩矩阵根据秩的大小分解为两个小矩阵的乘积；在训练阶段，在损失函数中添加正则化项对稀疏矩阵进行约束；在后处理阶段，根据稀疏矩阵的能量分布删除不重要参数。优选地，还包括：对低秩与稀
疏分解的轻量化卷积神经网络进行微调。本发明结合低秩分解和稀疏压缩方法，从头训练一个轻量化的卷积神经网络，在保留图像识别精度的同时，实现了卷积神经网络的压缩和加速。
法律状态
法律状态公告日
2020-04-28 2020-04-28 2020-05-22
法律状态信息
公开 公开
实质审查的生效
法律状态
公开 公开
实质审查的生效
权利要求说明书
基于低秩与稀疏分解的轻量化卷积神经网络图像识别方法的权利要求说明书内容是....请下载后查看
说明书
基于低秩与稀疏分解的轻量化卷积神经网络图像识别方法的说明书内容是....请下载后查看
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容