[发明专利]应用于卷积神经网络的信息处理方法和装置在审
| 申请号： | 201810896363.6 | 申请日： | 2018-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN109165736A | 公开（公告）日： | 2019-01-08 |
| 发明（设计）人： | 留春钿 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了应用于卷积神经网络的信息处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：将卷积神经网络中的归一化层合并到卷积层中，合并的步骤包括：基于归一化层的初始参数和卷积层的初始参数之间的函数关系，确定替换所述归一化层的初始参数和所述卷积层的初始参数的目标参数，将所述目标参数作为卷积层的参数，其中，卷积神经网络中的参数包括浮点型参数；对卷积层的参数和全连接层的参数进行量化，得到量化后的卷积神经网络。本申请实施例提供的方法能够通过合并步骤，减少卷积神经网络中的参数，进而减小卷积神经网络处理数据时的计算量，提高卷积神经网络的运算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 卷积 初始参数 归一化 方法和装置 目标参数 信息处理 量化 处理数据 函数关系 合并 层合并 计算量 连接层 浮点 减小 申请 运算 替换 应用 | ||
【主权项】：
1.一种应用于卷积神经网络的信息处理方法，所述方法包括：将卷积神经网络中的归一化层合并到卷积层中，合并的步骤包括：基于归一化层的初始参数和卷积层的初始参数之间的函数关系，确定替换所述归一化层的初始参数和所述卷积层的初始参数的目标参数，将所述目标参数作为卷积层的参数，其中，卷积神经网络中的参数包括浮点型参数；对卷积层的参数和全连接层的参数进行量化，得到量化后的卷积神经网络。
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