基于通道剪枝与量化融合的轻量化故障诊断模型压缩方法

本发明公开了基于通道剪枝与量化融合的轻量化故障诊断模型压缩方法，涉及数据处理技术领域，对故障诊断模型进行训练并准备；在模型训练过程中引入L1正则化，对卷积层的权重进行约束；训练结束后，根据卷积核的L1范数大小，筛选出贡献度最低的预设百分比卷积核，得到剪枝后的故障诊断模型；对剪枝后的故障诊断模型采用8bit定点量化方法，将故障诊断模型中的浮点参数转换为8位定点数表示，得到剪枝和量化后的故障诊断模型；对剪枝和量化后的故障诊断模型进行微调，使用训练集对故障诊断模型进行迭代训练。本发明通过引入L1正则化对故障诊断模型进行剪枝，能够移除低贡献卷积核，简化模型，另外再简化的过程中能够对模型的准确度进行保证。