一种边缘端脉冲神经网络压缩与部署方法及系统

本发明涉及一种边缘端脉冲神经网络压缩与部署方法及系统，属于机器学习技术领域，边缘端脉冲神经网络压缩与部署方法，基于获取的多模态数据对初始脉冲神经网络模型进行前向传播，其中，基于硬件感知初始化获得前向传播过程中内存使用状态，基于内存使用状态对初始脉冲神经网络模型进行动态稀疏化，以构建稀疏化的脉冲神经网络；基于获取的稀疏化的脉冲神经网络的激活统计信息，采用基于神经元活跃度的剪枝策略对稀疏化的脉冲神经网络进行动态剪枝，以实现脉冲神经网络模型的压缩；根据边缘端配置对压缩后的脉冲神经网络模型进行优化，将优化后的脉冲神经网络模型部署至边缘端，以执行推理任务，降低了存储需求和计算复杂度。