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METHOD FOR STURCTURE LEARNING AND MODEL COMPRESSION FOR DEEP NEURAL NETWROK

机译:深神经网络结构学习和模型压缩方法

摘要

The present invention relates to a deep neural network structure learning and weight reduction method. A deep neural network structure learning and weight reduction method according to an embodiment of the present invention includes the steps of (a) generating a parameter for a neural network model, (b) generating an objective function corresponding to the neural network model based on the parameter, and (c) ) based on the training data and the objective function, performing training on parameters and performing model learning.
机译:本发明涉及深神经网络结构学习和重量减轻方法。 根据本发明实施例的深度神经网络结构学习和重量减少方法包括(a)的步骤为神经网络模型生成参数,(b)基于的内部网络模型生成对应的目标函数 参数,(c))基于训练数据和目标函数,对参数进行培训和执行模型学习。

著录项

  • 公开/公告号KR20210157826A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 한국전자통신연구원;

    申请/专利号KR1020200126288

  • 发明设计人 이용진;

    申请日2020-09-28

  • 分类号G06N3/04;G06N3/08;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 23:05:23

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