[发明专利]高精度低位卷积神经网络有效
| 申请号： | 201910462515.6 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110852414B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | U·P·穆达里格;佟维;曾树青;S·王 | 申请（专利权）人： | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 邓雪萌;王丽辉 |
| 地址： | 美国密*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明题为“高精度低位卷积神经网络”。本文描述了用于生成并训练高精度低位卷积神经网络(CNN)的系统、方法和计算机可读介质。使用一个或多个二元滤波器来模拟CNN的每个卷积层的滤波器，并且使用二元激活的线性组合来模拟实值激活函数。更具体地，使用缩放的二元滤波器来模拟非1×1滤波器(例如，k×k滤波器，其中k1)，并且使用二元滤波器的线性组合来模拟1×1滤波器。因此，针对模拟不同权重(例如，1×1滤波器对非1×1滤波器)而采用不同的策略。以这种方式，在高精度低位CNN的(一个或多个)卷积层中执行的卷积变为二元卷积，该二元卷积产生较低的计算成本，同时仍保持高性能(例如，高准确度)。 | ||
| 搜索关键词： | 高精度 低位 卷积 神经网络 | ||
【主权项】：
暂无信息
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