[发明专利]贝叶斯深度学习内存优化方法在审

专利信息
申请号: 201911211743.2 申请日: 2019-12-02
公开(公告)号: CN110991639A 公开(公告)日: 2020-04-10
发明(设计)人: 贾小涛;杨建磊;马宝健;赵巍胜 申请(专利权)人: 北京航空航天大学青岛研究院
主分类号: G06N3/08 分类号: G06N3/08;G06N3/063;G06N3/04
代理公司: 青岛中天汇智知识产权代理有限公司 37241 代理人: 雷斐
地址: 266000 山*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明涉及内存优化方法,尤其是一种基于分解与存储策略的贝叶斯深度学习内存优化方法。将特征矩阵β的维度由M×N变为αM×N,0<α≤1,此时的特征矩阵β被分成β1针对采样出的T个不确定性矩阵Hi(i=1,2,3,…T),每一个不确定性矩阵Hi被分为部分,包括将上述每一部分不确定性矩阵分别与对应的β做内积,从而得到z1至zT共T个完整的输出向量。可以有效减小存储特征矩阵的空间,存储空间由原来的M×N变为αM×N,通过该方法可以将分解与存储策略带来的额外内存开销从50%降为α·50%。
搜索关键词: 贝叶斯 深度 学习 内存 优化 方法
【主权项】:
暂无信息
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