考虑103×103 的输入图像:全连接,隐层神经元的数目为 106 时,则每一个输入像素与每一个隐层神经元之间都是待学习的参数, 数目为 106×106=1012卷积,卷积核的大小为 10×10 时, 步长为 10,103×10310×10
一种卷积神经网络权重参数量化训练方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种卷积神经网络权重参数量化训练方法及系统说明:本发明属于人工智能技术领域,具体为一种卷积神经网络权重参数量化训练方法及系统。本发明所述卷积神...专利查询请上爱企查
摘要 本发明提供的基于参数量化的深度卷积神经网络的加速与压缩方法,包括:对深度卷积神经网络的参数进行量化得到多个子码本和多个子码本分别对应的索引值;根据多个子码本和多个子码本分别对应的索引值获取所述深度卷积神经网络的输出的特征图。本发明可以实现深度卷积神经网络的加速与压缩。新闻...
本发明提供的卷积神经网络权重参数量化训练方法,所述卷积神经网络包括卷积层、归一化层、缩放层、全连接层和池化层,所述方法的具体步骤为: (1)根据所述归一化层的权重参数,更新所述缩放层的权重参数; (2)移除所述归一化层; (3)采用指数量化方法,对所述缩放层的权重参数进行量化; ...
本发明属于人工智能技术领域,具体为一种卷积神经网络权重参数量化训练方法及系统.本发明所述卷积神经网络包括卷积层,归一化层,缩放层,全连接层和池化层,该方法包括:根据所述归一化层的权重参数更新所述缩放层的;移除所述归一化层;采用指数量化方法对所述缩放层的权重参数进行量化;根据所述缩放层的权重参数的量化过程...
本申请公开了一种卷积神经网络的模型参数量化方法,包括:获取数字分类任务的数据集;构建数字分类任务的卷积神经网络;利用所述数据集训练所述卷积神经网络,训练完成的卷积神经网络用于执行数字分类任务;其中,在所述量化卷积层的前向传播过程中,基于符号函数量化模型参数;所述模型参数包括权重和激活值;在所述量化卷积层的...
一种卷积神经网络的模型参数量化方法、装置及相关装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种卷积神经网络的模型参数量化方法、装置及相关装置说明:本申请公开了一种卷积神经网络的模型参数量化方法,包括:获取数字分类任务的数据集;构建数字分类任...专利查询请上爱企查
摘要：本发明属于人工智能技术领域，具体为一种卷积神经网络权重参数量化训练方法及系统。本发明所述卷积神经网络包括卷积层、归一化层、缩放层、全连接层和池化层，该方法包括：根据所述归一化层的权重参数更新所述缩放层的；移除所述归一化层；采用指数量化方法对所述缩放层的权重参数进行量化；根据所述缩放层的权重...
本发明属于卷积神经网络环路滤波器技术领域,具体为一种本发明属于神经网络环路滤波器技术领域,具体为一种对量化参数自适应的卷积神经网络环路滤波器及其构建方法.本发明通过将QP(量化参数)引入到神经网络中,以提升神经网络性能对不同量化参数的泛化能力.具体采用两种新型的策略,一种是从频率域角度设计的FQAM,另一种则...
本发明提供的基于参数量化的深度卷积神经网络的加速与压缩方法,包括:对深度卷积神经网络的参数进行量化得到多个子码本和多个子码本分别对应的索引值;根据多个子码本和多个子码本分别对应的索引值获取所述深度卷积神经网络的输出的特征图.本发明可以实现深度卷积神经网络的加速与压缩....