[发明专利]一种基于卷积神经网络模型的数据处理方法及装置有效
| 申请号： | 201710816734.0 | 申请日： | 2017-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN107395211B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 谢启凯;吴韶华 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | H03M7/30 | 分类号： | H03M7/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络模型的数据处理方法及装置，上述方法包括以下步骤：通过对卷积神经网络模型中卷积层和/或全连接层的参数数据进行循环训练，获得预设格式离散数据；采用预设位数比特位对所述预设格式离散数据进行存储。上述技术方案中，通过将参数数据转换为离散数据，并根据预设位数比特位进行存储，实现了模型压缩存储，同时且转换后的模型没有精度损失；由于采用了预设格式离散数据，使得运算效率大大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 模型 数据处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络模型的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：通过对卷积神经网络模型中卷积层和/或全连接层的参数数据进行循环训练，获得预设格式离散数据；采用预设位数比特位对所述预设格式离散数据进行存储。
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