[发明专利]一种用于二值卷积神经网络的非零填补训练方法在审
| 申请号： | 202010455024.1 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111639751A | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 丁文锐;李越;刘春蕾 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 周长琪 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种用于二值卷积神经网络的非零填补训练方法，首先对普通神经网络训练中的损失函数进行改进，利用知识蒸馏理论构建联合损失函数，实现了零填补二值网络对于非零填补二值网络的引导训练。随后采用渐进式训练的方法来训练非零填补二值网络，以零填补二值网络为基础，逐步增加非零填补二值激活的数量，以此降低了非零填补二值网络的训练难度。本发明纠正了零填补二值网络中的伪二值激活问题，并通过结合联合损失函数与渐进式训练方法有效地降低了非零填补二值网络的训练难度，极大减轻了校正填补数值后带来的非零填补二值网络的性能下降问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 卷积 神经网络 填补 训练 方法 | ||
【主权项】：
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