[发明专利]深度可分离卷积和批规范化融合的方法在审
| 申请号： | 201911321112.6 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111027685A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 范益波;刘超 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于神经网络模型技术领域，具体为一种深度可分离卷积和批规范化融合的方法。本发明首先从训练好的含有深度可分离卷积和批规范化层的神经网络模型，导出的Pointwise卷积的参数和批规范化的参数，通过特别设计的方法，重新计算出一组新的参数，用于对Pointwise卷积的权重和偏置进行赋值，修改Pointwise卷积的权重和偏置；然后删除掉原先网络结构中的批规范化层的效果，将批规范化层的计算添加在在Pointwise卷积中，得到与深度可分离卷积和批规范化等效的深度可分离卷积层，实现卷积融合批规范化的效果。本发明可有效地减少计算量。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 可分离 卷积 规范化 融合 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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