面向微控制器的神经网络模型压缩方法及装置

本申请公开一种面向微控制器的神经网络模型压缩方法及装置，属于神经网络技术领域。该方法包括：将图像样本数据输入神经网络模型，对神经网络模型进行训练，在训练过程中，神经网络模型对输入的图像样本数据进行卷积采样处理得到特征矩阵X，并利用MaSSA以及CGFFN对特征矩阵X提取全局特征信息；获取神经网络模型的最小可剪枝单元，计算每个最小可剪枝单元在不同稀疏度下的稀疏敏感度，生成稀疏敏感度矩阵；根据稀疏敏感度矩阵，以最小可剪枝单元为单位，将整个剪枝流程分多个阶段，逐阶段地对神经网络模型进行自适应剪枝；将经过自适应剪枝后的神经网络模型进行全整型量化。