[发明专利]神经网络模型处理方法、装置及终端有效
| 申请号： | 201811187662.9 | 申请日： | 2018-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN109409518B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 孙培钦;张一山;梁喆 | 申请（专利权）人： | 北京旷视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 唐维虎 |
| 地址： | 100000 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种神经网络模型处理方法、装置及终端，涉及神经网络的技术领域，该方法包括：对于神经网络模型的每个卷积层，从存储器读取当前卷积层的参数编码字符，对参数编码字符进行解码得到当前卷积层的参数；根据当前卷积层的参数对当前卷积层进行卷积计算，得到计算结果；对计算结果进行编码并存储至存储器作为当前卷积层的下一卷积层的参数编码字符之一。本发明实施例提供的神经网络模型处理方法、装置及终端，有效减少了神经网络模型的存储量，为终端布署大型神经网络模型提供了可能性，同时也节约了存储器读取次数，减少了计算过程中与存储器之间的交互时间，进一步加速了神经网络模型的推理过程，也提高了神经网络模型的计算速率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 处理 方法 装置 终端 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型处理方法，其特征在于，所述方法包括：对于神经网络模型的每个卷积层，从存储器读取当前卷积层的参数编码字符，对所述参数编码字符进行解码得到所述当前卷积层的参数；根据所述当前卷积层的参数对所述当前卷积层进行卷积计算，得到计算结果；对所述计算结果进行编码，将所述计算结果的编码存储至所述存储器作为所述当前卷积层的下一卷积层的参数编码字符之一。
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