训练用于图像识别的神经网络的方法和设备
公开
摘要
公开了一种训练用于图像识别的神经网络的方法和设备。所述方法包括：接收输入图像集；以输入图像集为输入执行预训练的神经网络，以获取推断的结果值，并基于与输入图像集对应的预定结果值和推断的结果值获取预训练的神经网络的第一任务准确度；基于通道单元，通过基于预设学习权重并基于与预训练的神经网络的多个层中的每个的通道对应的逐通道修剪参数调整多个通道的节点之间的权重，来修剪神经网络；基于第一任务准确度和修剪后的神经网络的任务准确度更新学习权重；基于更新后的学习权重和修剪后的神经网络的任务准确度更新逐通道修剪参数；和基于通道单元，基于更新后的学习权重并基于更新后的逐通道修剪参数重新修剪修剪后的神经网络。
基本信息
专利标题 ：
训练用于图像识别的神经网络的方法和设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114358274A
申请号 ：
CN202110662202.2
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-06-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李沅祚吴荣敏赵民炅
申请人 ：
三星电子株式会社
申请人地址 ：
韩国京畿道水原市
代理机构 ：
北京铭硕知识产权代理有限公司
代理人 ：
张川绪
优先权 ：
CN202110662202.2
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 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
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-04-15 ：
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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