基于深度卷积对抗生成网络的无数据模型量化压缩方法[发明专利]

来源：锐游网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于深度卷积对抗生成网络的无数据模型量化压缩

方法

专利类型：发明专利

发明人：戚琦,王敬宇,路晏,朱少雄,孙海峰,王晶,王纯,刘国泰申请号：CN201911214493.8申请日：20191202公开号：CN111008694A公开日：20200414

摘要：基于深度卷积对抗生成网络的无数据模型量化压缩方法，包括如下操作步骤：(1)构造一个深度卷积对抗生成网络，其中将待量化分类模型作为判别模型；(2)只对生成模型进行训练，不再对判别模型进行训练；(3)利用生成模型生成数据集，作为待量化分类模型的训练集，对待量化分类模型进行量化压缩；本发明的方法克服了现有模型量化压缩需要训练数据的不足，充分利用了待量化模型中的信息，用其训练生成模型，使用训练好的生成模型生成一组训练集用于模型压缩，从而摆脱了对原始训练数据集的需求。

申请人：许昌北邮万联网络技术有限公司,北京邮电大学

地址：461000 河南省许昌市城乡一体化示范区芙蓉大道许昌市电子商务产业园1号楼3层

国籍：CN

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