[发明专利]一种深度卷积神经网络的压缩及加速方法、神经网络模型及其应用在审
| 申请号： | 201911103074.7 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110837887A | 公开（公告）日： | 2020-02-25 |
| 发明（设计）人： | 张菊莉;贺占庄 | 申请（专利权）人： | 西安微电子技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李红霖 |
| 地址： | 710065 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度卷积神经网络的压缩及加速方法、神经网络模型及其应用，属于深度卷积神经网络领域。该方法包括以下步骤：1)将深层深度卷积神经网络转化为宽浅神经网络结构；2)将规范化的样本数据输入到宽浅神经网络进行训练，得到浮点数权值；将浮点数权值和神经网络结构的激活函数进行二进制化，得到二进制化后的神经网络；将二进制化后的样本数据作为训练数据，输入二进制化后的神经网络进行训练并更新参数，直至预测值与ground truth误差达到预设误差，完成训练；其中，在二进制化后的神经网络的训练过程中，卷积层进行加法和减法运算。解决了现有深度卷积神经网络不能应用于嵌入式计算平台的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 卷积 神经网络 压缩 加速 方法 模型 及其 应用 | ||
【主权项】：
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