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专利信息

一种端到端CNN加速器及剪枝模型压缩方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-057-7384-6869
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;A61B5/00;A61B5/16;A61B5/369;A61B5/372类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明提供了一种端到端CNN加速器及剪枝模型压缩方法,基于EEG评估持续注意力水平,方法包括：对CNN模型依次进行组卷积、全局平均池、近零剪枝、偏差驱动剪枝、权重聚类和量化步骤,得到压缩后的CNN模型；其中,所述CNN模型由四个卷积块、一个全局平均池化层和一个线性层组成,每个卷积块包括一维卷积层、一维批量归一化层和校正线性单元层。所述加速器由FPGA实现,具体包括：两两互相连接的控制器、片上块随机存取存储器、处理引擎阵列。本发明达到183.11倍的模型压缩比,在二元注意水平分类任务上达到了84.2％的独立于被试的准确率。本发明在FPGA上达到了0.11W的设计功耗和8.19GOps/W的能效。
附件下载：  (原始资料备查)

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