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基于深度卷积神经网络BN层尺度系数的卷积核嫁接方法

摘要

本发明公开了基于深度卷积神经网络BN层尺度系数的卷积核嫁接方法,首先设置两组不同的训练策略;然后采用两组策略训练同构的两个深度卷积神经网络,训练过程中,对两个深度卷积神经网络的BN层尺度系数进行稀疏化;同时采用特征图学习的方式,保持两个深度卷积神经网络的层内卷积核权值分布的一致性;根据BN层尺度系数,每隔一定迭代次数,将其中一个深度卷积神经网络层内BN层对应尺度系数小的卷积核,替换为另一个深度卷积神经网络层内BN层对应尺度系数大的卷积核。

著录项

  • 公开/公告号CN113435588A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 之江实验室;

    申请/专利号CN202110988504.9

  • 申请日2021-08-26

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙);

  • 代理人孙孟辉;杨小凡

  • 地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

  • 入库时间 2023-06-19 12:42:10

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-01-04

    授权

    发明专利权授予

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