[发明专利]一种深度学习网络的优化方法及装置有效
| 申请号： | 202011051308.0 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112116081B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 郑刘坡 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/045 | 分类号： | G06N3/045;G06N3/082 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 孙翠贤;高莺然 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及人工智能技术领域，提供了一种深度学习网络的优化方法，该方法包括：获取目标网络的拓扑排序信息；确定第一个网络层的输出数据的第一数据量；并根据第一数据量确定第一个网络层的内存模式；针对除第一个网络层之外的每个网络层，确定该网络层的输出数据的第二数据量；并根据第二数据量、该网络层的计算特征、上一网络层的计算特征和上一网络层的内存模式，确定该网络层的融合模式和内存模式；按照除第一个网络层之外的每个网络层的融合模式，以及每个网络层的内存模式，更改目标网络的初始模型文件，得到优化后的目标网络。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高深度学习网络的优化效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 网络 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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