[发明专利]针对卷积神经网络输入层的位解释在审
| 申请号： | 201911200618.1 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN111260023A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | T.罗茨尼克;R.迪兴;C.彼得斯 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 毕铮;刘春元 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了针对卷积神经网络输入层的位解释。为了在边缘设备（例如，如Apple Watch或FitBit这样的可穿戴设备）上高效执行深度卷积神经网络（CNN），可能有必要将网络参数的位宽度减少下至1位。CNN的第一层处的二进制化典型地尚未被执行，这是因为它可能导致输入数据的输出验证误差方面的增加。所提供的方法和系统包括二进制输入层（BIL），该二进制输入层通过学习位特定的二进制权重来接受二进制输入数据。与使用浮点输入数据执行的CNN模型形成对照，通过使用二进制输入数据来执行CNN，本方法和系统可以导致在所消耗的芯片面积和所使用的能量方面的减少。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 卷积 神经网络 输入 解释 | ||
【主权项】：
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