[发明专利]基于改进深度神经网络的图像分类方法、装置与电子设备有效
| 申请号： | 201911046087.5 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110852361B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 刘哲宇;乔飞 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王宇杨 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于改进深度神经网络的图像分类方法、装置与电子设备，其中该方法包括：在深度神经网络模型的前馈网络中插入近似算子，并对插入近似算子后的深度神经网络模型进行再训练；在再训练的过程中，对所述插入近似算子后的深度神经网络模型进行硬件近似，获取硬件简化模型；利用该硬件简化模型，对待分类图像进行类别划分。本发明实施例通过在深度神经网络模型的前馈网络中插入近似算子，实现将模型中的精确运算单元逐步替换为近似运算单元，能有效解决训练过程的收敛性问题，同时通过将模型权重量化为定点数，能够有效提高模型的容错能力，从而有效提高对图像的分类效率和精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 深度 神经网络 图像 分类 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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