[发明专利]针对多次连续推理的神经网络动态退出轻量化方法和系统在审
| 申请号： | 202310306228.2 | 申请日： | 2023-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN116227558A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 邹桉;马叶涵;沈颖涛 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种针对多次连续推理的神经网络动态退出轻量化方法和系统，包括：步骤1：构建基于神经网络的推理模型，对于预设小时间范围内的每个推理，预测网络退出的位置，并相应地预测计算配置，所述计算配置包括频率和电压；对于预设大时间范围内的多个推理，通过剩余推理工作量和时间约束，进行处理器频率和电压校准；步骤2：根据预测和校准计算配置以执行神经网络，从而实现动态电压和频率调节。与经典深度学习网络相比，本发明可实现高达63.8％的节能，同时保证多次神经网络推理在规定的时间内完成，通过早期退出可以提前终止推断并获得准确的结果，减少了计算和能源成本。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 多次 连续 推理 神经网络 动态 退出 量化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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