深度神经网络模型压缩方法及装置、电子设备、存储介质

本发明涉及人工智能领域，提供一种深度神经网络模型压缩方法及装置。所述方法包括：针对选定的深度神经网络模型提供随机初始化参数；基于所述随机初始化参数对所述深度神经网络模型的通道进行选择；对通道选择后的深度神经网络模型进行剪枝得到裁剪后的网络模型；利用量化参数对裁剪后的网络模型进行量化得到压缩的网络模型。本发明利用随机初始化参数对网络模型结构进行剪枝，无需预训练模型，节省了预训练模型的时间成本，增加了网络模型结构的剪枝空间，保证模型精度，提升模型剪枝效率，能够快速压缩模型。