[发明专利]基于权值敏感度的二值神经网络硬件压缩方法有效
| 申请号： | 201811000016.7 | 申请日： | 2018-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN109212960B | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 周军;王尹 | 申请（专利权）人： | 周军 |
| 主分类号： | G05B13/02 | 分类号： | G05B13/02 |
| 代理公司： | 成都佳划信知识产权代理有限公司 51266 | 代理人： | 余小丽 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于权值敏感度的二值神经网络硬件压缩方法，包括以下步骤：采用二值神经网络训练，以获得权值矩阵和原始准确度；评估任一权值矩阵的敏感度；预设敏感度阀值，划分权值矩阵的敏感集和非敏感集；评估权值矩阵的非敏感集的敏感度；调整敏感度阀值，获得权值矩阵的最佳非敏感集；所述最佳非敏感集的敏感度等于预设的最大准确度损失值；将所述最佳非敏感集存储至新型存储器或采用近阀值/亚阀值电压技术的传统存储器中。通过上述方案，本发明具有功耗低、识别率高、通用性良好、成本低廉等优点，在硬件压缩技术领域具有广阔的市场前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 敏感度 神经网络 硬件 压缩 方法 | ||
【主权项】：
1.基于权值敏感度的二值神经网络硬件压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采用二值神经网络训练，以获得权值矩阵和原始准确度；步骤S2，评估任一权值矩阵的敏感度；步骤S3，预设敏感度阀值，划分权值矩阵的敏感集和非敏感集；步骤S4，评估权值矩阵的非敏感集的敏感度；步骤S5，调整敏感度阀值，获得权值矩阵的最佳非敏感集；所述最佳非敏感集的敏感度等于预设的最大准确度损失值；步骤S6，将所述最佳非敏感集存储至新型存储器或采用近阀值/亚阀值电压技术的传统存储器中。
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