[发明专利]卷积神经网络特征图数据压缩方法及装置在审
| 申请号： | 202110367961.6 | 申请日： | 2021-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN112906874A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 王中风;施禹伯;林军 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了卷积神经网络特征图数据压缩方法及装置，该方法包括特征图通道重构阶段和零值比特图编码压缩阶段；特征图通道重构阶段中，使用一维离散余弦变换对特征图通道维进行重构，利用频域过滤器实现高频信息过滤，得到稀疏度高于原特征图的稀疏特征图，然后在零值比特图编码压缩阶段对稀疏特征图进行压缩，得到所述原特征图的最终压缩数据。上述方法利用卷积神经网络的通道冗余，实现将有一定频域特征的通道组重构到一起，提升待传输数据的稀疏度，进而提升了被压缩的潜力，随后使用零值比特图编码压缩对稀疏特征图压缩，提高了压缩率。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 特征 数据压缩 方法 装置 | ||
【主权项】：
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