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低算力要求的神经网络分块优化方法及分块优化器

基本信息

申请号	CN201810273656.9	申请日	-
公开（公告）号	CN108764483B	公开（公告）日	2021-05-18
申请公布号	CN108764483B	申请公布日	2021-05-18
分类号	G06N20/00;G06N3/04	分类	计算；推算；计数;
发明人	马瑞	申请（专利权）人	浙江长兴笛卡尔科技有限公司
代理机构	广州市越秀区哲力专利商标事务所（普通合伙）	代理人	胡拥军;糜婧
地址	310000 浙江省杭州市余杭区五常街道高教路970-1号7幢6楼617室
法律状态	-

摘要

本发明公开了低算力要求的神经网络分块优化方法及分块优化器，该方法包括：分解隐层拓扑，将隐层参数形成的向量排列组成超平面；在超平面的每个位置添加数据；将超平面平分为二分别训练，选择变化程度较高的区域判断是否满足系统算力要求，多次重复直到某次分块后满足系统算力要求；使用训练数据集对筛选出的区域进行训练，若lossfunction满足系统要求结束训练；反之则组成新的待训练空间继续训练。本发明实施例在算力不足的应用场景下，基于相对少量的样本数据，通过搜寻隐层参数超平面上对lossfunction影响较大的区域并对其进行针对性的调优，用较小的运算量来快速完成一套满足基本要求的神经网络，且样本数据可以多次利用。