[发明专利]一种瓶颈缩边模型、神经元网络及其构建方法在审
| 申请号： | 202210732679.8 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN115049831A | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 杜宇 | 申请（专利权）人： | 成都芯云微电子有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京之于行知识产权代理有限公司 11767 | 代理人： | 侯越玲 |
| 地址： | 611730 四川省成都市郫都区德源镇*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种瓶颈缩边模型、神经元网络及其构建方法，瓶颈缩边模型设置于瓶颈缩边模块中，所述瓶颈缩边模型至少包括两层1*1卷积层和一层m*m卷积层，其中m*m卷积层设置在两个1*1卷积层之间，所述瓶颈缩边模块的缩边方法包括：G(x)＝c_2(σ(conv(σ(c_1(x)))))+r(x)；其中，conv(X)表示对图像矩阵x进行无padding的m*m卷积变换，m＞1；c_1(x)与c_2(x)表示对图像矩阵x进行1*1卷积变换，σ(x)表示对图像矩阵x进行非线性变换；r(x)表示对图像矩阵x进行缩边。本发明的瓶颈缩边模型通过1×1的卷积层c_1减少图像矩阵的通道数，使得3×3的卷积核的参数数量和计算量都大幅减少，从而使瓶颈缩边模块的参数数量少于相应的基本缩边模块，同时又使相应的网络深度增加50％，通过减少参数数量并提高整个神经元网络的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 瓶颈 模型 神经元 网络 及其 构建 方法 | ||
【主权项】：
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