[发明专利]一种深度神经网络训练方法及装置在审
| 申请号： | 201911112321.X | 申请日： | 2019-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN112799719A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 鲁金铭;王中风;林军 | 申请（专利权）人： | 南京风兴科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/30 | 分类号： | G06F9/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 210032 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度神经网络训练方法及装置，该方法包括：通过建立深度神经网络框架；获取全精度浮点数格式的待处理数据；利用所述全精度浮点数格式的待处理数据对所述深度神经网络框架进行预热训练；将所述全精度浮点数据格式的待处理数据转化为Posit格式数据；利用所述Posit格式数据对所述预热训练后的深度神经网络框架进行训练。与现有技术相比，本实施例通过采用全精度浮点数格式的待处理数据对深度神经网络框架进行预热训练，再将全精度浮点数格式的待处理数据转化为Posit格式数据，利用Posit格式数据对预热训练后的深度神经网络框架进行训练，能够减少存储资源的占用，缩短训练时间，提高训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 神经网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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