[发明专利]用于深度神经网络的经学习阈值修剪在审
| 申请号： | 202080068674.9 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN114467098A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | K·阿扎里安·雅兹迪;T·P·F·布兰克沃特;J·W·李;Y·S·巴尔加特 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 陈炜;亓云 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于基于经学习阈值来修剪人工神经网络的权重的方法包括：基于分类损失和正则化损失的函数来确定用于修剪多个预训练权重中的第一组预训练权重的修剪阈值。响应于第一组预训练权重中的每个预训练权重的第一值大于修剪阈值，第一组预训练权重被修剪。响应于该多个预训练权重中的第二组预训练权重中的每个预训练权重的第二值大于修剪阈值，微调或调整第二组预训练权重。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 深度 神经网络 经学 阈值 修剪 | ||
【主权项】：
暂无信息
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