摘要
本申请公开了一种无线感知模型的训练方法、无线感知方法及相关装置,涉及深度学习技术领域,基于算术查找计算逻辑门网络中神经元输出,减少逻辑门网络训练过程的参数量和计算量,降低训练成本;在采用样本信道状态信息以及样本信道状态信息对应的标签对无线感知模型进行训练过程中,采用直通估计器对无线感知模型进行训练,减少在部分数据集上离散化过程带来的精度损失,增强逻辑门网络的泛用性。
技术关键词
信道状态信息
样本
无线感知装置
二值化信息
逻辑门
特征提取模块
感知特征
分类特征
训练装置
深度学习技术
模型训练模块
标签
处理器
网络
计算机设备
可读存储介质
存储器
参数
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异质
时序
损失函数优化
数据轻量化方法
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特征提取网络
图像分类网络
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信息生成方法
场景分类
对象
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