[发明专利]精简输入的深度学习神经网络方法、装置和机器人系统有效
| 申请号： | 201711331068.8 | 申请日： | 2017-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN108334935B | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 朱定局 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 谢曲曲 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种深度学习神经网络方法，该方法包括：对第一深度学习神经网络进行测试得到第一输出正确率，将第一深度学习神经网络的输入层的每个输入变量作为一个输入变量组合组成尝试删除输入变量组合的集合，尝试删除输入变量组合的集合中选取一个输入变量组合，根据输入变量组合得到第二深度学习神经网络，对得到的第二深度学习神经网络进行测试得到第二输出正确率，根据第一输出正确率和第二输出正确率生成了可选删除输入变量组合的集合，在可选删除输入变量组合的集合中选取优选删除的输入变量组合，根据优选删除的输入变量组合得到第三深度学习神经网络。此外，还提供了一种深度学习神经网络装置、一种计算机设备、一种机器人系统和计算机可读存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 精简 输入 深度 学习 神经网络 方法 装置 机器人 系统 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习神经网络方法，其特征在于，所述方法包括：对第一深度学习神经网络进行测试，得到所述第一深度学习神经网络的第一输出正确率；将所述第一深度学习神经网络的每个输入变量作为一个输入变量组合，生成尝试删除输入变量组合的集合；从所述尝试删除输入变量组合的集合中选取一个输入变量组合；将选取的输入变量组合对应的所述第一深度学习神经网络的输入节点删除，得到第二深度学习神经网络；对所述第二深度学习神经网络进行测试，得到所述第二深度学习神经网络的第二输出正确率；根据所述第一输出正确率和第二输出正确率生成可选删除输入变量组合的集合；从所述可选删除输入变量组合的集合中选取输入变量组合作为优选删除的输入变量组合，将所述优选删除的输入变量组合对应的所述第二深度学习神经网络的输入节点删除，得到第三深度学习神经网络。
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