[发明专利]一种基于低比特脉冲神经网络的图像数据分类方法和装置有效
| 申请号： | 202210261211.5 | 申请日： | 2022-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN114332545B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 张徽;时拓;刘琦;高丽丽;王志斌;顾子熙;崔狮雨;李一琪 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 311100 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于低比特脉冲神经网络的图像数据分类方法和装置，该方法包括：步骤一，获取开源图像数据集，分为训练集和测试集，其中数据集包括计算机图像数据和神经形态数据；步骤二，构建包含隐含层的脉冲神经网络模型，再改进LIF神经元，构建基于改进后的LIF神经元的脉冲神经网络模型；步骤三，通过构建训练损失函数并进行各项梯度求解，对脉冲神经网络模型进行训练；步骤四，在训练集上使用梯度下降参数更新方法进行脉冲神经网络模型优化训练；步骤五，利用构建并训练好的脉冲神经网络模型，对测试集进行识别，得到预测的数据分类标签，实现分类任务。本发明的方法具有更低的功耗，同时与全精度网络模型有近似的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 比特 脉冲 神经网络 图像 数据 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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