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PARAMETER CRITICALITY-AWARE RESILIENCE

机译:参数关键性-抗灾力

摘要

A computer-implemented method optimizes a neural network. One or more processors define layers in a neural network based on neuron locations relative to incoming initial inputs and original outgoing final outputs of the neural network, where a first defined layer is closer to the incoming initial inputs than a second defined layer, and where the second defined layer is closer to the original outgoing final outputs than the first defined layer. The processor(s) define parameter criticalities for parameter weights stored in a memory used by the neural network, and associate defined layers in the neural network with different memory banks based on the parameter criticalities for the parameter weights. The processor(s) store parameter weights used by neurons in the first defined layer in the first memory bank and parameter weights used by neurons in the second defined layer in the second memory bank.
机译:一种计算机实现的方法可以优化神经网络。一个或多个处理器基于神经元相对于神经网络的传入初始输入和原始传出最终输出的神经元位置来定义神经网络中的层,其中第一定义层比第二定义层更靠近传入初始输入,并且第二定义层比第一定义层更接近原始输出最终输出。处理器为存储在神经网络使用的存储器中的参数权重定义参数临界度,并基于参数权重的参数临界度将神经网络中定义的层与不同的存储库相关联。处理器将第一存储体中的第一定义层中的神经元所使用的参数权重和第二存储体中的第二定义层中的神经元所使用的参数权重存储。

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