[发明专利]通过包括实现成本作为目标来训练神经网络在审
| 申请号： | 201980064032.9 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN112771543A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | K·德诺尔夫;N·弗雷泽;K·A·维塞斯;G·甘巴德拉 | 申请（专利权）人： | 赛灵思公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06N5/00;G06N7/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 傅远 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种神经网络的示例实现方法包括：从搜索空间选择第一神经网络架构；以及训练具有第一神经网络架构的神经网络以获得准确度和实现成本。该实现成本基于推断平台的可编程设备。该方法还包括：基于准确度和实现成本来从搜索空间中选择第二神经网络架构；以及输出具有第二神经网络架构的神经网络的权重和超参数。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 包括 实现 成本 作为 目标 训练 神经网络 | ||
【主权项】：
暂无信息
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