[发明专利]深度学习加速的方法和设备及深度神经网络在审
| 申请号： | 201810502897.6 | 申请日： | 2018-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN110533175A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 汪留安;孙俊 | 申请（专利权）人： | 富士通株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11227 北京集佳知识产权代理有限公司 | 代理人： | 康建峰;韩雪梅<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 日本神*** | 国省代码： | 日本;JP |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习加速的方法和设备及深度神经网络。所述方法包括：将深度神经网络的权重和偏差随机地初始化为n位定点数；将深度神经网络中计算量大于预定的第一阈值的层中的数据削减为m位定点数，其中m和n为整数且m<n，且保持其余层中的数据为n位定点数；以及对削减后的深度神经网络进行训练，直至收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 定点数 方法和设备 数据削减 初始化 计算量 权重和 随机地 收敛 削减 学习 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习加速的方法，包括：/n将深度神经网络的权重和偏差随机地初始化为n位定点数；/n将所述深度神经网络中计算量大于预定第一阈值的层中的数据削减为m位定点数，其中m和n为整数且m<n，且保持其余层中的数据为n位定点数；以及/n对削减后的深度神经网络进行训练，直至收敛。/n
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