[发明专利]一种卷积神经网络的优化方法、装置及计算机存储介质有效
| 申请号： | 201711397495.6 | 申请日： | 2017-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN108009634B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 周均扬;王欣博;阮志锋;陈术义;俞大海 | 申请（专利权）人： | 美的集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 徐升升;张颖玲 |
| 地址： | 528311 广东省佛山市顺德区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种卷积神经网络的优化方法、装置及计算机存储介质；所述方法包括：构建卷积神经网络，所述卷积神经网络至少包括四个网络层：图像输入层、至少一个卷积层、至少一个池化层和至少一个全连接层；当待检测物体数量低于预设阈值时，缩减CNN中卷积核的数量；将图像输入层输入的图像按照设定的边界判定策略划分为至少一个利用连续内存存储的内存数据段，并利用设定的连续内存拷贝函数对各内存数据段进行数据拷贝；按照设定的合并策略将批量正则化层中的原始参数与卷积层或全连接层的参数进行合并，将合并后的参数作为批量正则化层的新参数；其中，所述批量正则化层在所述卷积层或所述全连接层之后。减少通过CNN进行检测时的计算消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 优化 方法 装置 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络CNN的优化方法，其特征在于，所述方法包括：构建卷积神经网络，所述卷积神经网络至少包括四个网络层：图像输入层、至少一个卷积层、至少一个池化层和至少一个全连接层；当待检测物体数量低于预设阈值时，缩减所述CNN中卷积核的数量；将所述图像输入层输入的图像按照设定的边界判定策略划分为至少一个利用连续内存存储的内存数据段，并利用设定的连续内存拷贝函数对各内存数据段进行数据拷贝；按照设定的合并策略将批量正则化层中的原始参数与所述卷积层或所述全连接层的参数进行合并，将合并后的参数作为批量正则化层的新参数；其中，所述批量正则化层在所述卷积层或所述全连接层之后。
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