技术总结
本发明公开了一种基于张量分解的深度卷积神经网络的加速与压缩方法。其中，所述方法至少包括：步骤1：获取原始深度卷积神经网络；步骤2：对所述原始深度卷积神经网络中各层的权值张量进行张量分解，得到多个低秩子张量；步骤3：用所述多个低秩子张量替换所述原始深度卷积神经网络中各层的权值张量，获得新的深度卷积神经网络。通过本发明实施例，实现了大型深度卷积神经网络的加速与压缩。
技术研发人员：程健;王培松;卢汉清
受保护的技术使用者：中国科学院自动化研究所
文档号码：201610387878
技术研发日：2016.06.02
技术公布日：2016.11.16