[发明专利]具有可分离卷积层的图像处理神经网络有效
| 申请号： | 201780061438.2 | 申请日： | 2017-10-06 |
| 公开（公告）号： | CN110088773B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | F.乔列特;A.G.霍华德 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 神经网络系统被配置为接收输入图像以及生成输入图像的分类输出。该神经网络系统包括：可分离卷积子网络，其包括一个接一个地以堆叠排列的多个可分离卷积神经网络层，其中每个可分离卷积神经网络层被配置为：在处理可分离卷积神经网络层的输入期间分别应用深度卷积和点卷积以生成层输出。 | ||
| 搜索关键词： | 具有 可分离 卷积 图像 处理 神经网络 | ||
【主权项】：
1.一种由一个或多个计算机实施的神经网络系统，其中，所述神经网络系统被配置为接收输入图像以及生成所述输入图像的网络输出，并且其中所述神经网络系统包括：可分离卷积子网络，其包括一个接一个地以堆叠排列的多个可分离卷积神经网络层，其中每个可分离卷积神经网络层被配置为：在处理所述可分离卷积神经网络层的输入期间分别应用深度卷积和点卷积两者以生成层输出。
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