[发明专利]减少卷积神经网络的资源消耗的系统及相关方法在审
| 申请号： | 201980078583.0 | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN113168555A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | Y.莫夫肖维茨-阿蒂亚斯;A.普恩;A.戈登;E.E.T.埃班 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于减少卷积神经网络的资源消耗的计算机实现的方法可以包括获得描述卷积神经网络的数据。卷积神经网络可以包括被配置为使用多个内核执行卷积的多个卷积层，每个内核包括多个内核元素。该方法可以包括针对一个或多个训练迭代使用包括组稀疏正则化项的损失函数来训练卷积神经网络，该组稀疏正则化项被配置为稀疏(一个或多个)内核的内核元素的相应子集；在至少一个训练迭代之后，针对(一个或多个)内核中的每个内核至少部分地基于内核元素的相应子集的相应值来确定是否修改这种内核以移除内核元素的相应子集；并且修改(一个或多个)内核中的至少一个内核以移除内核元素的相应子集。 | ||
| 搜索关键词： | 减少 卷积 神经网络 资源 消耗 系统 相关 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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