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发明公开
非线性卷积神经网络结构优化方法及装置审中-公开

公开(公告)号：CN112241781A

公开(公告)日：2021-01-19

申请号：CN201910641263.3

申请日：2019-07-16

Applicant: 复旦大学

Inventor： 杨帆 , 曾璇 , 周电 , 姜熠阳

IPC: G06N3/04 , G06N3/12

Abstract: 本发明属于深度学习方法领域，涉及一种非线性卷积神经网络结构优化方法及装置。该方法通过向普通卷积层加入二阶卷积单元，增加卷积层的非线性增强网络的性能，并通过使用不满秩的二阶卷积核和基于遗传算法的层筛选算法，降低优化后网络结构的计算和存储开销，提升算法的效率。应用该方法的装置包括输入单元、输出单元、程序存储单元、外部总线、内存、存储管理单元、输入输出桥接单元、系统总线、神经网络加速器和处理器；在程序存储单元存储实现本发明的优化方法程序。本发明对深度卷积神经网络进行结构优化，获得更高的性能且不增加多运行时间，还用更浅的网络结构达到比原网络结构优性能和效率。

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