[发明专利]一种改进的滑动式分组卷积神经网络在审
| 申请号： | 201910858428.2 | 申请日： | 2019-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN110728354A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 段斌;张萌;李国庆;吕峰;李娇杰 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) | 代理人： | 张超 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进的滑动式分组卷积神经网络，在总通道里取第一个通道到第G个通道为第一组输入进行卷积，经过卷积操作后输出S个通道，接着，以第一组输入长度G在总通道上进行滑动，S作为滑动的步长，第二组卷积的输入为总通道数的第S+1个通道到第S+G，总共仍是G个通道作为一组输入进行卷积操作，并输出S个通道，以此类推；特别之处在于，后一组输入通道的前G‑S个通道与前一组输入通道的后G‑S个通道是共享的，每组之间都按照这种关系来进行信息交流。本发明进一步解决了神经网络参数复杂度过高的问题，且测试准确度有所提高。本发明是一种结合全精度高效神经网络的算法硬件协同压缩方法，并且降低了硬件资源消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 输入通道 滑动 总通道 卷积神经网络 神经网络参数 硬件资源消耗 测试准确度 神经网络 算法硬件 信息交流 总通道数 输出 滑动式 组卷 协同 分组 压缩 共享 改进 | ||
【主权项】：
1.一种改进的滑动式分组卷积神经网络，其特征在于：包括以下步骤：/n(1)将总通道分为N个分组，对输入的全部通道按照两个参数G和S来进行分组卷积，在全部通道中取第一个通道到第G个通道为第一个组的输入进行卷积，这一组中包含G个通道，经过卷积操作之后输出S个通道，接下来在总通道上进行滑动操作，以S作为滑动的步长，然后第二组卷积操作的的输入为总通道数的第S+1个通道到第S+G，依旧是G个通道作为第二组输入进行卷积操作，并且输出S个通道，以此类推；若最后组剩余的总通道数不足G个，则从位于总通道开头部分的通道继续取，直到最后一组的输入通道数到达G个为止；/n(2)对步骤(1)的每次输出通道进行堆叠操作，确保得到的通道数等于或者大于所需的通道数；/n(3)对步骤(2)堆叠后所得到的通道进行剪切，堆叠后得到的通道数可能会超出本身所需要的，所以这里进行剪切操作将超出的通道舍弃，得到所需要的通道数。/n
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