[发明专利]优化的神经网络输入步长方法及设备在审
| 申请号： | 201810466274.8 | 申请日： | 2018-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN108875908A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 约翰·韦克菲尔德·布拉泽斯 | 申请（专利权）人： | 三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 姜长星;张川绪 |
| 地址： | 韩国京畿*** | 国省代码： | 韩国;KR |
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| 摘要： | 公开一种优化的神经网络输入步长的方法及设备。在形成卷积层的硬件使用1的输入步长进行操作时，卷积神经网络中的卷积层使用大于1的预定水平输入步长和预定垂直输入步长。基于预定水平输入步长和预定垂直输入步长来对多组原始权重内核中的每个原始权重内核进行细分，以针对每组原始权重内核形成一组多个子内核。基于预定水平输入步长和预定垂直输入步长来对多个IFM中的每个IFM进行细分以形成多个子图。使用1的水平输入步长通过针对一组原始权重内核的对应的子内核来对每个子图进行卷积。对每个子图和对应的子内核的卷积结果进行求和以形成输出特征图。 | ||
| 搜索关键词： | 内核 卷积 权重 预定水平 神经网络输入 垂直 卷积神经网络 输出特征 硬件使用 求和 优化 | ||
【主权项】：
1.一种用于在神经网络中的卷积层从至少一个输入特征图IFM形成至少一个输出特征图OFM的系统，所述系统包括：权重‑内核细分器，基于预定水平输入步长和预定垂直输入步长来对多组原始权重内核中的每组原始权重内核中的每个原始权重内核进行细分，以针对每组原始权重内核中的每个原始权重内核形成一组多个子内核，其中，所述多组原始权重内核对应于神经网络的当前卷积层，所述预定水平输入步长大于1，所述预定垂直输入步长大于1；IFM细分器，基于所述预定水平输入步长和所述预定垂直输入步长来对所述至少一个IFM中的每个IFM进行细分，以针对所述至少一个IFM中的每个IFM形成多个子图，其中，所述至少一个IFM对应于当前卷积层，每个子图对应于相应的一组多个子内核中的一个子内核；卷积器，连接到权重‑内核细分器和IFM细分器，以针对每组原始权重内核使用1的输入步长来对每个子图与对应的子内核进行卷积，所述卷积器还针对每组原始权重内核将每个子图和对应的子内核的卷积结果进行求和，以形成与每组原始权重内核对应的OFM。
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