[发明专利]用于分析神经网络参数集合的方法

权利要求书

1.一种与神经网络一起使用的方法，所述神经网络由具有耦合到存储器的组的计算单元的系统来实现，所述方法包括：

对限定多层的初始神经网络的初始参数集合进行分析，所述分析包括尝试缩减初始参数的初始存储器尺寸，以获得经修改的参数集合，所述经修改的参数集合限定相对于所述初始神经网络而言的经修改的神经网络。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

由所述系统通过使用测试输入数据集合来实现所述初始神经网络和所述经修改的神经网络；

通过使用所述测试输入数据集合，制定针对所述初始神经网络的第一质量因子和针对所述经修改的神经网络的第二质量因子；

将所述第一质量因子和所述第二质量因子进行比较；以及

关于满足或不满足所选择的标准，基于所述比较，接受或拒绝对所述初始参数的所述初始存储器尺寸的所述缩减。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述初始神经网络的每一层包括初始权重，所述初始权重属于所述初始参数集合，并且具有初始存储器尺寸，所述分析包括：

针对所有的所述层，对所述初始权重的所述初始存储器尺寸进行第一缩减，以缩减为第一存储器尺寸；

当基于所述比较拒绝所述缩减时，针对所有的所述层，执行对所述初始权重的第二缩减，以缩减至第二存储器尺寸，所述第二存储器尺寸大于所述第一存储器尺寸；以及

当基于所述比较接受所述缩减时，保持(S6)所述初始神经网络的所述初始权重的所述初始存储器尺寸。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述初始神经网络的每一层包括初始存储器区域，所述初始存储器区域旨在存储输出数据，属于所述初始参数集合，并且具有初始存储器尺寸，所述方法包括：

当基于所述比较接受所述缩减时，将所有的所述初始存储器区域的所述初始存储器尺寸缩减到所述第一存储器尺寸；以及

当基于所述比较拒绝所述缩减时，执行对所有的所述初始存储器区域的所述初始存储器尺寸的所述第二缩减，以缩减到所述第二存储器尺寸，利用所述第二存储器尺寸重复所述制定步骤和所述比较步骤，如果所述第二缩减被拒绝，则保持所述初始神经网络的所述初始存储器区域的所述初始存储器尺寸。

5.根据权利要求3所述的方法，其中所述第二存储器尺寸是所述第一存储器尺寸的两倍。

6.根据权利要求3所述的方法，其中在完成所述分析时，所述经修改的神经网络的所述经修改的参数集合包括具有缩减的存储器尺寸的权重和具有缩减的存储器尺寸的所有初始存储器区域。

7.根据权利要求3所述的方法，其中所述经修改的神经网络的所述经修改的参数集合包括具有缩减的存储器尺寸的权重和具有其初始存储器尺寸的所有初始存储器区域。

8.根据权利要求2所述的方法，其中所述质量因子包括精度因子。

9.根据权利要求2所述的方法，其中所述质量因子包括噪声因子。