[发明专利]一种深度学习网络卷积核内部参数共享方法在审
| 申请号： | 202110177124.7 | 申请日： | 2021-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN112836757A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 张萌;王九阳;李国庆;吴瑞霞;刘飞 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 214135 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习网络卷积核内部参数共享方法，包括：(1)对网络进行预训练；(2)对(1)的网络各层的卷积输入通道使用Kmeans聚类函数进行聚类；(3)对(2)中具有属于一类的输入通道共享一个二维矩阵参数；(4)对网络进行再训练提升预测结果。经测试本发明在对精度基本无影响的前提下可使得卷积神经网络的参数与计算量减少超过40％，加快了神经网络的推理速度，并且在低的共享率下，甚至可以提高网络的测试集推理准确度，使其准确度超越在同样的训练集、同样的训练批次下未经本方法优化的原始神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 网络 卷积 内部 参数 共享 方法 | ||
【主权项】：
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