一种神经网络训练方法及装置
授权
摘要
本申请实施例公开了一种神经网络训练方法及装置，涉及神经网络领域。能够在保证神经网络精度的情况下，压缩网络模型，减小忆阻器器件噪音对神经网络的准确性的影响。该方法可以包括：将第一权重矩阵中绝对值小于或者等于预设门限的元素进行剪枝操作获取第二权重矩阵；对于第二权重矩阵的每个元素加噪音获取第三权重矩阵；将根据第三权重矩阵进行前向传播的结果与目标值进行比较，获得损失值；根据损失值与第一权重矩阵进行反向传播获取目标权重矩阵；其中第一权重矩阵为预设权重矩阵。
基本信息
专利标题 ：
一种神经网络训练方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110659731A
申请号 ：
CN201810702883.9
公开（公告）日 ：
2020-01-07
申请日 ：
2018-06-30
授权号 ：
CN110659731B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
张悠慧张优扬刘鹤毕舒展鲁芳敏杨弢程捷
申请人 ：
华为技术有限公司;清华大学
申请人地址 ：
广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼
代理机构 ：
北京中博世达专利商标代理有限公司
代理人 ：
申健
优先权 ：
CN201810702883.9
主分类号 ：
G06N3/063
IPC分类号 ：
G06N3/063 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/06
物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现
G06N3/063
采用电的
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2020-02-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/063
申请日 : 20180630
申请日 : 20180630
2020-01-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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