专利名称：一种卷积神经网络的卷积核及其压缩算法专利类型：发明专利
发明人：张建楠,周继军,吴建锋申请号：CN201910363712.2申请日：20190430公开号：CN110188863A公开日：20190830
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络的卷积核及其压缩算法，在卷积神经网络任一输入层和输出层之间仅设置一个卷积核，所述卷积核的大小为f×f×(m+(n‑1)*s)，其中，m+(n‑1)*s为通道长度，f×f×m为该卷积核的单次卷积维度，s为通道方向的步长，n为输出层通道数；在输入层每次取维度为f×f×m的输入特征与所述卷积核延通道方向依次进行点积并以s为步长遍历整个卷积核，最终得到n个通道输出层。与现有技术相比较，本发明通过设置单个通道深度扩展的卷积核，并利用参数共享和密集连接的思想，能够在不损失精度或损失较小精度的情况下，大大减小了卷积神经网络参数量。
申请人：杭州电子科技大学
地址：310018 浙江省杭州市下沙高教园区
国籍：CN
代理机构：浙江永鼎律师事务所
代理人：陆永强
更多信息请下载全文后查看
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容