[发明专利]一种基于区间算法的神经网络池化层设计方法

权利要求书

1.一种基于区间算法的神经网络池化层设计方法，其特征是

将利用区间算法获取的卷积层的区间输出特征作为池化层的区间输入特征，针对池化层的区间输入特征选取对应池化区域，应用区间池化策略，为该池化区域内的区间输出特征的所有元素确定上界及下界，获得区间输出特征，

移动池化区域，直到遍历所有区间输入特征，得到区间池化后所有区间输出特征，结合神经网络其他技术对输出特征数据进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述针对池化层的输入特征选取对应池化区域，应用平均值池化或者最大值池化策略，为该池化区域内的区间输出特征的所有元素确定上界及下界，获得区间输出特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征是针对池化层的输入特征选取对应池化区域，应用最大值池化策略，选取对应池化区域内的所有区间元素上界中的最大值，作为区间输出特征的区间元素的上界，选取对应池化区域内的所有区间元素下界中的最大值，作为区间输出特征的区间元素的下界，获得区间输出特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征是采用一般池化或者重叠池化，移动池化区域，直到遍历所有区间输入特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是所述池化区域的大小根据实际应用场景进行自定义。

6.一种基于区间算法的神经网络池化层，其特征是包括区间输入特征和区间输出特征，其中将利用区间算法获取的卷积层的区间输出特征作为池化层的区间输入特征，

针对池化层的区间输入特征选取对应池化区域，应用区间池化策略，为该池化区域内的区间输出特征的所有元素确定上界及下界，获得区间输出特征。