技術(shù)編號(hào)：40403308
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)正則化，特別涉及一種雙正則化網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。背景技術(shù)、近年來，隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(dnn)在圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著成果。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效訓(xùn)練和部署仍面臨諸多挑戰(zhàn)，其中之一就是如何在不影響模型性能的前提下，減少模型的復(fù)雜度和存儲(chǔ)需求。特別是在資源受限的存內(nèi)計(jì)算電路上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，模型的權(quán)重位寬限制和存儲(chǔ)瓶頸成為一個(gè)關(guān)鍵問題。、傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法通常采用固定位寬的權(quán)重表示，這在硬件實(shí)現(xiàn)中容易受到物理限制，導(dǎo)致權(quán)重...
注意：該技術(shù)已申請(qǐng)專利，請(qǐng)尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出，在未取得專利權(quán)人授權(quán)前，僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備，不適合論文引用。
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