[发明专利]一种深度学习网络的网络结构确定方法及装置有效
| 申请号： | 201710656729.8 | 申请日： | 2017-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN109389215B | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 黄崇基 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种深度学习网络的网络结构确定方法及装置，其中，该深度学习网络的网络结构确定方法包括：针对深度学习网络中的指定网络层，获取处理器中寄存器的寄存器位宽，以及输入量中元素的元素位宽；根据寄存器位宽、元素位宽，以及寄存器位宽、元素位宽与网络层的规格参数所满足的预设关系式，确定指定网络层的规格参数；根据指定网络层的规格参数，确定深度学习网络的网络结构。通过本方案可以提高部署后的深度学习网络的运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 网络 结构 确定 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习网络的网络结构确定方法，其特征在于，所述方法包括：针对深度学习网络中的指定网络层，获取处理器中寄存器的寄存器位宽，以及所述输入量中元素的元素位宽，其中，所述处理器用于运行深度学习网络，所述寄存器用于存储所述指定网络层待运算的输入量；根据所述寄存器位宽、所述元素位宽，以及预设关系式，确定所述指定网络层的规格参数，其中，所述预设关系式为寄存器位宽、元素位宽与网络层的规格参数所满足的关系式；根据所述指定网络层的规格参数，确定所述深度学习网络的网络结构。
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