[发明专利]深度学习模型动态分支选择的推理方法及系统有效
| 申请号： | 202110122098.8 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112446439B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 李发成;袁施薇;张如高;虞正华 | 申请（专利权）人： | 魔视智能科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 上海远同律师事务所 31307 | 代理人： | 许力;张坚 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种深度学习模型动态分支选择的推理方法及系统，本发明针对传统深度学习模型推理过程中卷积神经网络在解码部分中的深层特征存在冗余的问题，能够根据初级特征的类别，自动选择相应的解码分支，每个解码分支通过对应分支类别的初级特征输入以及相应的输出进行训练分别得到不同的特征权重组，能专注于对应分支类别的初级特征的处理和深层特征的识别以完成更加复杂的分类或者表征的生成，从而降低计算冗余，提升推理速度，满足边缘计算设备的实际应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 动态 分支 选择 推理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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