卷积神经网络、运算优化方法、装置、电子设备及介质
公开
摘要
本申请提供一种卷积神经网络、运算优化方法、装置、电子设备及存储介质，包括获取输入图像的输入矩阵，在卷积计算层中，基于预设卷积核在所述输入矩阵上移动，进行点积运算，输出第一输出矩阵，在激活层中，基于预设激活函数对所述第一输出矩阵进行非线性映射，输出第二输出矩阵，其中，所述预设激活函数用于根据所述卷积神经网络的预设偏置值对所述第一输出矩阵的特征值进行筛选，将满足预设条件的特征值根据所述预设偏置值映射至所述第二输出矩阵。在卷积计算层中不进行偏置运算，将卷积计算层进行点积运算的结果直接输出给激活层，在激活层进行偏置运算，可以保证相同运算精度下，减少运算量。
基本信息
专利标题 ：
卷积神经网络、运算优化方法、装置、电子设备及介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580605A
申请号 ：
CN202011381083.5
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2020-11-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
易仁善姚年丰黄铉智
申请人 ：
富泰华工业（深圳）有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市龙华新区观澜街道大三社区富士康观澜科技园B区厂房4栋、6栋、7栋、13栋(Ⅰ段)
代理机构 ：
深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司
代理人 ：
常云敏
优先权 ：
CN202011381083.5
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/063 G06F17/16 G06F17/15
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
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-03 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
