[发明专利]一种数据处理方法及设备有效
| 申请号： | 201780090949.7 | 申请日： | 2017-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN110651273B | 公开（公告）日： | 2023-02-14 |
| 发明（设计）人： | 杨帆;郑成林 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/64;G06V10/44;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 | 代理人： | 李婉蓉 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种数据处理方法及设备，涉及数据处理技术领域，在采用卷积神经网络处理数据时，能够通过分组方式压缩卷积层的特征层数量，降低计算量。方案为：卷积神经网络包括压缩层，压缩层包括第一卷积层和第二卷积层，第二卷积层的输出特征层的第二数量小于第一卷积层的输出特征层的第一数量，压缩层包括n个分组，n为大于1的整数，n个分组包括第i个分组，i为1到n的所有正整数。该方法包括：电子设备获取第i个分组对应的多个预设权重，根据第i个分组对应的多个预设权重以及第i个分组中的第一卷积层的输出特征层进行卷积运算，以获得第i个分组中的第二卷积层的输出特征层。本申请实施例用于数据处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据处理 方法 设备 | ||
【主权项】：
一种数据处理方法，应用于卷积神经网络，其特征在于，所述卷积神经网络包括压缩层，所述压缩层包括第一卷积层和第二卷积层，所述第二卷积层的输出特征层的第二数量小于所述第一卷积层的输出特征层的第一数量，所述压缩层包括n个分组，n为大于1的整数，所述n个分组包括第i个分组，i为1到n的所有正整数，所述方法包括：/n获取所述第i个分组对应的多个预设权重；/n根据所述第i个分组对应的多个预设权重以及所述第i个分组中的所述第一卷积层的输出特征层进行卷积运算，以获得所述第i个分组中的所述第二卷积层的输出特征层。/n
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