[发明专利]一种轻量级深度卷积神经网络的FPGA实现方法有效
| 申请号： | 202010229332.2 | 申请日： | 2020-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN111310921B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 雷杰;高岳;李云松;谢卫莹;杜旭飞;赵东升 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种轻量级深度卷积神经网络的FPGA实现方法，其步骤为：构建轻量级深度卷积神经网络；初始化轻量级深度卷积神经网络；生成训练集和验证集；训练轻量级深度卷积神经网络；设计现场可编程逻辑门阵列FPGA中轻量级卷积神经网络的基本组成器件；在现场可编程逻辑门阵列FPGA中实现已训练好的轻量级深度卷积神经网络。本发明利用搭建轻量级深度卷积神经网络，精简了深度卷积神经网络的网络结构，优化了轻量级深度卷积神经网络的训练方法，提升了在现场可编程逻辑门阵列FPGA中实现的深度卷积神经网络的资源利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 轻量级 深度 卷积 神经网络 fpga 实现 方法 | ||
【主权项】：
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