GB/T 42382.1-2023 信息技术 神经网络表示与模型压缩 第1部分：卷积神经网络

ICS35.040

CCSL71

中华人民共和国国家标准

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GBT42382.12023

信息技术神经网络表示与模型压缩

:

第部分卷积神经网络

1

——

InformationtechnoloNeuralnetworkreresentationandmodelcomression

gypp

:

Part1Convolutionalneuralnetwork

2023-03-17发布2023-10-01实施

国家市场监督管理总局

发布

国家标准化管理委员会

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GBT42382.12023

目次

前言…………………………Ⅲ

引言…………………………Ⅳ

1范围………………………1

2规范性引用文件…………………………1

3术语和定义………………1

4缩略语……………………4

5约定………………………4

5.1规则…………………4

5.2算术运算符…………………………4

5.3逻辑运算符…………………………5

5.4关系运算符…………………………5

5.5位运算符……………5

5.6赋值…………………5

5.7数学函数……………6

5.8结构关系符…………………………7

5.9解析过程和解码过程的描述方法…………………7

6神经网络模型的语法和语义……………7

6.1数据结构……………7

6.2语法描述……………9

6.3语义描述……………15

7压缩过程…………………75

7.1多模型………………75

7.2量化…………………80

7.3剪枝………………102

7.4结构化矩阵………………………105

()…………………

8解压过程解码表示112

8.1多模型……………112

8.2反量化……………118

/……………

8.3反稀疏化反剪枝操作128

8.4结构化矩阵………………………131

9数据生成方法…………………………138

9.1定义………………138

9.2训练数据生成方法………………139

9.3多模型……………145

9.4量化………………150

9.5剪枝………………169

Ⅰ

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GBT42382.12023

9.6结构化矩阵………………………176

10编解码表示……………184

10.1神经网络模型权重压缩位流的语法和语义……………………184

10.2权重压缩位流的语法描述………………………189

10.3权重压缩位流的语义描述………………………212

10.4权重压缩位流解析过程…………222

10.5权重压缩位流解码………………233

11模型保护………………241

11.1模型保护定义……………………241

11.2模型加密过程……………………242

11.3模型解密过程……………………243

11.4密文模型数据结构定义…………245

()……………

附录资料性专利列表

A246

参考文献……………………247

Ⅱ