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面向多特征图的异构深度神经网络结构组合方法及系统

摘要

本发明提供一种面向多特征图的异构深度神经网络结构组合方法及系统,该面向多特征图的异构深度神经网络结构组合方法包括:获取前置神经网络的输出模块输出的特征子图;对特征子图进行拼接操作,得到拼接特征图;将拼接特征图输出至后置神经网络的输入模块。本发明通过拼接多个特征子图连接异构神经网络的前置神经网络的输出模块与后置神经网络的输入模块,保留了前置神经网络的输出模块中特征子图的内在空间特征,提高了异构神经网络模型的组合效率,无需进行复杂的计算,提高了异构深度神经网络模型的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN111210006A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京科技大学;

    申请/专利号CN202010001772.2

  • 发明设计人 陈红松;陈京九;

    申请日2020-01-02

  • 分类号

  • 代理机构北京市广友专利事务所有限责任公司;

  • 代理人张仲波

  • 地址 100083 北京市海淀区学院路30号

  • 入库时间 2023-12-17 08:59:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20200102

    实质审查的生效

  • 2020-05-29

    公开

    公开

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