卷积神经网络知识迁移配对优化方法、设备及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN201810536501.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108764463A | 公开（公告）日 | 2018-11-06 |
| 申请公布号 | CN108764463A | 申请公布日 | 2018-11-06 |
| 分类号 | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 史方;隆刚;王标 | 申请（专利权）人 | 成都视观天下科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 | 代理人 | 钱成岑 |
| 地址 | 610041 四川省成都市高新区天府大道北段1700号1栋3单元10层1009号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了卷积神经网络知识迁移配对优化方法，包括步骤(1)初始化种群；(2)计算种群个体适应度值；(3)根据个体适应度值生成中间代；(4)对所述中间代进行交叉、变异处理得到下一代种群；(5)重复步骤(2)‑(4)，直至种群进化完成；(6)在进化完成后的种群中选择适应度值最高的预设个数不重复个体，对所述个体对应的学生网络进行完整训练，选择出最优学生网络。通过该方法可获得更加优化的教师网络与学生网络匹配方案，进而可获得性能更佳的学生网络，同时该方法可实现快速随机全局搜索，迭代效率高。 |
