[发明专利]用于训练神经网络的方法在审
| 申请号： | 202010616556.9 | 申请日： | 2020-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN112183740A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | K·格劳 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 杜荔南;刘春元 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于训练神经网络的方法。描述了一种用于使用大量训练行程来训练神经网络的方法，其中所述神经网络具有至少一个卷积层，并且在至少一个训练行程中借助于所述卷积层执行至少一个卷积，所述方法具有以下步骤：从所述神经网络的前一层的输出提供多个输入特征图；借助于多个卷积核和所述多个输入特征图形成所述卷积层的至少一个输出特征图，其中向由所述输入特征图之一和所述至少一个输出特征图中的每一个输出特征图构成的每种组合分配一个卷积核，并且所述卷积核中的每一个具有多个卷积权重；为由所述输入特征图和所述输出特征图构成的所有组合确定多个卷积核范数，其中根据所述卷积核的卷积权重的绝对数值形成卷积核范数。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
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