[发明专利]卷积神经网络模型的训练方法、训练系统、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 202011447327.5 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112364987A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 王卡风;高希彤;须成忠 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人： | 孙伟峰;但念念 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种卷积神经网络模型的训练方法、训练系统、计算机设备及存储介质，该训练方法包括：根据待压缩神经网络模型的通道数构建激活网络模型；利用训练数据集对激活网络模型进行训练，获得的模型参数作为权重系数；利用权重系数对待压缩神经网络模型进行更新；按照预定的压缩比例对更新后的待压缩神经网络模型进行压缩，获得压缩后的神经网络模型；将本轮训练得到的更新后的神经网络模型作为下一轮训练的待压缩神经网络模型，循环执行多轮训练，直至满足训练终止条件；将满足训练终止条件时所得到的压缩后的神经网络模型作为训练好的神经网络模型，从而在有效降低计算量、提升计算速度的同时确保正确率，知识复用、迁移学习效果较好。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 模型 训练 方法 系统 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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