[发明专利]神经网络模型的优化处理方法及装置在审
| 申请号： | 201910275085.7 | 申请日： | 2019-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN110163341A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 林建滨 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本公开提供了一种神经网络模型的优化处理方法及装置。该方法包括基于神经网络模型中各层的神经元个数，确定神经网络模型的至少一个目标优化层；针对至少一个目标优化层中的每个目标优化层，在目标优化层和目标优化层的上层之间加入虚拟层，虚拟层的神经元分别与目标优化层的神经元和目标优化层的上层的神经元连接，其中，虚拟层的加入使目标优化层和目标优化层的上层之间的连接数减少；对加入虚拟层后的神经网络模型进行训练，得到优化后的神经网络模型。该装置包括目标优化层确定单元、虚拟层加入单元和模型训练单元。基于数学上证明等价的无损压缩方式，有效地对神经网络模型进行压缩，减少了模型在训练和使用时的参数量，节省存储空间。 | ||
| 搜索关键词： | 目标优化 神经网络模型 虚拟层 神经元 优化处理 上层 模型训练单元 存储空间 加入单元 确定单元 无损压缩 连接数 有效地 等价 数学 压缩 优化 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型的优化处理方法，包括：基于神经网络模型中的各层的神经元个数，确定神经网络模型的至少一个目标优化层；针对所述至少一个目标优化层中的每个目标优化层，在该目标优化层和该目标优化层的上层之间加入虚拟层，所述虚拟层的神经元分别与该目标优化层的神经元和该目标优化层的上层的神经元连接，其中，所述虚拟层的加入使得该目标优化层和该目标优化层的上层之间的连接数减少；以及对加入虚拟层后的神经网络模型进行训练，以得到优化后的神经网络模型。
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