[发明专利]一种减少参数数量的AlexNet模型架构在审
| 申请号： | 202111373390.3 | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN114077888A | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 朱雪晨;蔡刚;黄志洪 | 申请（专利权）人： | 中科亿海微电子科技（苏州）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州晶石榴知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32537 | 代理人： | 喻莎 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市苏州工业园区金*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 减少 参数 数量 alexnet 模型 架构 | ||
1.一种减少参数数量的AlexNet模型架构，其特征在于：包括依次设置的输入图片(201)、第一卷积层(202)、第一激活函数(203)、第一池化层(204)、第二卷积层(205)、第二激活函数(206)、第二池化层(207)、第三卷积层(208)、第三激活函数(209)、第四卷积层(210)、第四激活函数(215)、第五卷积层(211)、第五激活函数(212)、全局平均池化层(213)和全连接层(214)。
2.按照权利要求1所述的一种减少参数数量的AlexNet模型架构，其特征在于：所述第二卷积层(205)、第三卷积层(208)、第四卷积层(210)和第五卷积层(211)均采用分组卷积的结构且均包括：输入特征图(300)、将输入特征图(300)分成的N组输入特征图组、以及卷积运算(310)；其中，所述N的取值为大于2的自然数。
3.按照权利要求2所述的一种减少参数数量的AlexNet模型架构，其特征在于：所述卷积运算(310)的运算公式为：
其中，s为矩阵C的行数，t为矩阵C的列数，矩阵C对应输出特征图，m为矩阵A的行数，n为矩阵A的列数，矩阵A对应卷积核，矩阵B对应输入特征图，i为取值为0～m-1的自然数，j为取值为0～n-1的自然数。
4.按照权利要求1所述的一种减少参数数量的AlexNet模型架构，其特征在于：所述第一卷积层(202)、第二卷积层(205)、第三卷积层(208)、第四卷积层(210)和第五卷积层(211)的卷积核大小均为3×3。
5.按照权利要求1所述的一种减少参数数量的AlexNet模型架构，其特征在于：所述全局平均池化层(213)包括输入特征图(401)、全局平均计算(402)和输出特征图(403)。
6.按照权利要求1所述的一种减少参数数量的AlexNet模型架构，其特征在于：所述第一激活函数(203)、第二激活函数(206)、第三激活函数(209)、第四激活函数(215)和第五激活函数(212)均采用ReLU+BN激活函数。
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