一种语音识别或图像识别中的卷积核处理方法及装置

摘要

本申请实施例公开了一种卷积核处理方法及装置，首先根据卷积神经网络中卷积核的尺寸确定目标剪枝模板，该目标剪枝模板中包括剪枝矩阵，该剪枝矩阵包括0和1；然后从目标剪枝模板中确定目标剪枝矩阵，并利用该目标剪枝矩阵对卷积核进行剪枝处理，即将保留目标剪枝矩阵中为1的位置对应的卷积核，舍弃目标剪枝矩阵中为0的位置对应的卷积核。其中保留的卷积核为对输出结果存在较大影响的卷积核，舍弃的卷积核为对输出结果不会造成影响的卷积核。可见，通过定义剪枝模板，解决了传统剪枝算法中由于剪枝位置随机导致内存读取的碎片化，进而影响数据读取速度以及计算性能的问题，从而提高数据读取性能，改善卷积神经网络的运算性能。