用于电力设备边缘侧识别的深度学习模型压缩方法及系统

本发明提供了一种用于电力设备边缘侧识别的深度学习模型压缩方法，通过直接修改已训练完成的深度学习模型，实现相关识别模型的压缩和加速，包括：批量归一化层融合：将批量归一化层与其之前的卷积层进行融合；针对全连接层的奇异值分解：基于矩阵的奇异值分解算法，在全连接层之前加入中间层，对全连接层的参数进行压缩；模型权重的量化：采用权值共享方法，根据深度学习模型的冗余性，对参数进行量化转换。各步骤既可独立使用，也可相互配合工作。同时提供了一种压缩系统。本发明实现对已训练完成的深度学习模型的压缩和加速，在当前电力公司积极推进泛在电力物联网的环境下，有着广泛的应用前景。