[发明专利]一种卷积神经网络池化计算方法、系统、及存储介质在审
| 申请号： | 202111056544.6 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113743587A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 徐天赐;景璐 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰;陈黎明 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络池化计算方法存储介质包括：接收来自卷积层输出的一维行向量形式的数据输入并存储到池化计算单元；建立行池化缓存，从行向量输入数据中读取每次行池化计算的数据，并基于行向量滑窗依次对每个行向量输入数据进行行池化计算，以得到行池化输出数据存入所述行池化缓存；响应于所述行池化缓存中的行池化输出数据满足列池化计算的所需数据大小，从所述行池化缓存中读取每次列池化计算的数据，并基于列向量滑窗依次对所述行池化输出数据进行列池化计算，以得到列池化输出数据。通过本发明的方案，实现了输入特征图数据的连续加载与池化计算的连续性，重复加载数据少，提高计算速度能够灵活适应不同类型的卷积神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 计算方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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