[发明专利]一种改善大型图卷积神经网络的训练效率的方法在审
| 申请号： | 202011528818.2 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112651488A | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 刘阳 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所 51213 | 代理人： | 胡慧东 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改善大型图卷积神经网络的训练效率的方法，包括以下步骤：(1)划分图结构：将大规模深度图卷积神经网络对应的图像结构分为若干个区域；(2)训练图神经网络：使用数据训练图神经网络并进行训练迭代。本发明通过对图卷积网络中的节点使用算法进行分区，然后利用相同分区内节点之间链接程度较高的特点加快训练效率，相比于其他没有对节点分区的方法，本方案在减少计算过程中存储容量和降低计算复杂性问题的方面有明显的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改善 大型 图卷 神经网络 训练 效率 方法 | ||
【主权项】：
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