技术总结
本申请实施例公开了用于存储卷积神经网络的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：从目标卷积神经网络包括的至少一个卷积层中确定待转换卷积层；执行如下转换步骤：将待转换卷积层转换成深度可分离卷积结构，基于转换后的卷积层，生成转换后的卷积神经网络并存储；确定转换后的卷积神经网络的识别精度；响应于确定所确定的识别精度大于等于预设阈值，从至少一个卷积层中的、未转换的卷积层中选择卷积层作为待转换卷积层，继续执行转换步骤。该实施方式实现了对卷积神经网络占用的存储空间的有效降低。
技术研发人员：刘宇龙
受保护的技术使用者：百度在线网络技术（北京）有限公司
技术研发日：2018.01.17
技术公布日：2018.07.10