[发明专利]优化深度学习网络的运行过程的方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201911215315.7 | 申请日： | 2019-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112990421B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 陈良;叶挺群 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/082 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 李珂珂 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种优化深度学习网络的运行过程的方法、装置及存储介质，属于深度学习领域。在本申请中，确定深度学习网络中包括的多个计算层对应的多种运行顺序，然后确定每种运行顺序所需的内存开销，进而根据每种运行顺序所需的内存开销，确定多个计算层的最优运行顺序。由于多个计算层的最优运行顺序是通过不同的运行顺序所需的内存开销来进行确定的，因此，根据最优运行顺序来运行深度学习网络，可以有效地减少深度学习网络的内存开销，也即可以使内存优化的效果更加显著。 | ||
| 搜索关键词： | 优化 深度 学习 网络 运行 过程 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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