[发明专利]卷积神经网络的优化方法、装置、存储介质和系统在审
| 申请号： | 201811640762.2 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109726801A | 公开（公告）日： | 2019-05-07 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 北京中科寒武纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 孙岩 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种卷积神经网络优化方法、装置、存储介质和系统。所述方法包括：将冗余神经网络层的卷积计算融合到卷积层中，并删除多余的神经网络层。采用本方法能够使优化后的网络网络性能大幅度提升。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 存储介质 神经网络 优化 卷积计算 网络网络 冗余 卷积 删除 融合 申请 | ||
【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：获取第一配置参数及第二配置参数，其中，所述第一配置参数包括Batch Norm层的第一训练参数及Batch Norm层的第二训练参数；所述第二配置参数包括Scale层的第一训练参数及Scale层的第二训练参数；将所述Batch Norm层的第一训练参数以及所述Scale层的第一训练参数与卷积层的权值参数融合，得到第一融合结果；将所述Batch Norm层的第二训练参数以及所述Scale层的第二训练参数与卷积层的偏置参数融合，得到第二融合结果；根据所述第一融合结果以及所述第二融合结果，对所述卷积神经网络进行优化。
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