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公开(公告)号：CN110992432A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911029711.0
申请日：2019-10-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于深度神经网络最小方差梯度量化压缩及图像处理方法，针对包含类别标签的有监督数据，采用深度神经网络中对梯度进行非均匀量化的网络压缩，使用韦伯分布族建模梯度分布，再通过搜索最优量化点求解量化方差最小化，使得量化误差最小，提高深度神经网络模型的收敛速度；该神经网络压缩方法用于图像分类处理，可提高图像处理效率。
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公开(公告)号：CN110929627A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911126284.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于宽模型稀疏数据集的高效GPU训练模型的图像识别方法，将图像的像素转换为向量，再对向量进行训练归类；通过建立机器学习训练方法CuWide，CuWide采用了复制策略、重要性缓存、面向列的存储和多流技术的流管道，利用GPU并使用大量稀疏数据集高效地训练图像识别预测宽模型，将图像识别预测宽模型在GPU上部署、训练，本发明方法在训练大规模的宽模型方面性能优异，可大大提高图像识别的效率。
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公开(公告)号：CN110992432B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201911029711.0
申请日：2019-10-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于深度神经网络最小方差梯度量化压缩及图像处理方法，针对包含类别标签的有监督数据，采用深度神经网络中对梯度进行非均匀量化的网络压缩，使用韦伯分布族建模梯度分布，再通过搜索最优量化点求解量化方差最小化，使得量化误差最小，提高深度神经网络模型的收敛速度；该神经网络压缩方法用于图像分类处理，可提高图像处理效率。
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公开(公告)号：CN110929627B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201911126284.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于宽模型稀疏数据集的高效GPU训练模型的图像识别方法，将图像的像素转换为向量，再对向量进行训练归类；通过建立机器学习训练方法CuWide，CuWide采用了复制策略、重要性缓存、面向列的存储和多流技术的流管道，利用GPU并使用大量稀疏数据集高效地训练图像识别预测宽模型，将图像识别预测宽模型在GPU上部署、训练，本发明方法在训练大规模的宽模型方面性能优异，可大大提高图像识别的效率。
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