一种数据处理、网络训练方法、电子设备及存储介质
公开
摘要
本申请实施例提供了一种数据处理、网络训练方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取深度神经网络的网络层的输入数据，网络层的原始权重被分解为量化处理的N个子权重；将输入数据分别与N个子权重进行卷积处理，得到N个子权重对应的N个中间数据；对N个中间数据进行求和处理，得到网络层的输出数据。这样，将网络层的原始权重分解为量化处理的N个子权重，通过对N值的调整，可以灵活的平衡网络的效率与性能。
基本信息
专利标题 ：
一种数据处理、网络训练方法、电子设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298280A
申请号 ：
CN202111635076.8
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨希超张渊谢迪浦世亮
申请人 ：
杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市滨江区阡陌路555号
代理机构 ：
北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
项京
优先权 ：
CN202111635076.8
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08
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
2022-04-08 ：
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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