[发明专利]一种卷积神经网络拓扑方法在审
| 申请号： | 202010012122.8 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111340179A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 朱徽;徐勇军;安竹林;杨传广;赵二虎 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种卷积神经网络拓扑方法，利用已训练参数经验对神经网络结构进行拓扑，包括：获取待拓扑的卷积神经网络，对其训练多次，验证并记录其在图像测试集上的准确率；对训练后的卷积神经网络进行一次或多次拓扑得到待拓扑卷积神经网络对应的复杂卷积神经网络，其中，第一次拓扑是从预设的拓扑方式中随机选择一种方式对待拓扑的卷积神经网络进行拓扑操作，从第二次拓扑开始的每次拓扑是从预设的拓扑方式中随机选择一种方式对上一次拓扑后的卷积神经网络进行拓扑操作。本发明适用于图像分类数据集上任何卷积神经网络的结构拓扑，本发明的实现的最终效果是神经网络是功能保持的，尽管网络复杂度有所提升，但是对于同样的输入网络具有同样的输出。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 拓扑 方法 | ||
【主权项】：
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