[发明专利]一种基于离散系数的深度神经网络近似模型分析方法在审
| 申请号： | 202110617865.2 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113283519A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 蒋雯;李祥;邓鑫洋;耿杰 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于离散系数的深度神经网络近似模型分析方法，包括以下步骤：构建待分析的深度神经网络；按类别输入数据集样本，获取各类别深度神经网络的特征图；利用得到的各类别特征图度量深度神经网络中各节点激活值变化情况，进而计算各节点贡献度；根据深度神经网络各层节点贡献度，对卷积核进行删除，获得深度神经网络的近似模型。本发明提出的基于离散系数的深度神经网络近似模型分析方法，可以对深度神经网络节点贡献度进行度量，且得到与原网络性能相近的近似模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 离散 系数 深度 神经网络 近似 模型 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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