[发明专利]卷积神经网络优化方法、系统、设备及介质有效
| 申请号： | 201810231725.X | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN108320017B | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 刘宝树;黄忠涛;隋运峰;程志;赵士瑄;冯家琪;孟令同 | 申请（专利权）人： | 中国民用航空总局第二研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 安娜 |
| 地址： | 610041 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种卷积神经网络优化方法、系统、设备及介质，方法包括：统计卷积神经网络的卷积层中各神经元对不同输入的响应输出值分布，并根据响应输出值分布确定每个神经元对应的激活阈值；根据激活阈值，统计确定每个神经元被通用图像集激活的第一激活次数，以及被特定图像集激活的第二激活次数；根据第一激活次数和第二激活次数，确定每个神经元对应的相关系数和识别系数；根据所有神经元对应的相关系数和识别系数，以及根据识别目标的特定类型，筛选关键神经元；保留关键神经元，且保留对应于关键神经元且满足预设规则的前置神经元，并删除其余神经元；删除卷积层后的所有其它运算层，并按照设定规则构建新识别层。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 优化 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络优化方法，其特征在于，所述方法包括：统计卷积神经网络的卷积层中各神经元对不同输入的响应输出值分布，并根据所述响应输出值分布确定每个所述神经元对应的激活阈值；根据所述激活阈值，统计确定每个所述神经元被通用图像集激活的第一激活次数，以及被特定图像集激活的第二激活次数；根据所述第一激活次数和所述第二激活次数，确定每个所述神经元对应的相关系数和识别系数；根据所有所述神经元对应的相关系数和识别系数，以及根据识别目标的特定类型，筛选关键神经元；保留所述关键神经元，且保留对应于所述关键神经元且满足预设规则的前置神经元，并删除其余神经元；删除所述卷积层后的所有其它运算层，并按照设定规则构建新识别层，实现建立针对具体识别目标的新卷积神经网络。
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