摘要
本发明属于人工神经网络领域,具体涉及一种实现神经网络容错功能的蒸馏在线训练电路及方法。所述电路包括学生模型神经网络模型电路、教师模型神经网络模型电路和知识蒸馏训练损失计算模块,学生模型神经网络模型电路和教师模型神经网络模型电路对称分布;学生模型和教师模型神经网络模型电路均由卷积层和全连接层连接组成,最后一个全连接层为分类层,输出连接Softmax激活函数电路,其余全连接层及所有卷积层输出连接ReLU激活函数电路,每一层激活后的输出构成输出特征图;知识蒸馏训练损失计算模块包括特征蒸馏损失技术模块、响应蒸馏损失计算模块和交叉熵损失计算模块。本发明的方法在故障检测时花费更小成本,具有更高的检测效率。
技术关键词
神经网络模型
在线训练方法
容错功能
蒸馏
忆阻交叉阵列
忆阻器
学生
输出特征
教师
模块
无故障
故障检测电路
中间层
电压
人工神经网络
电路架构
电流传感器
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全息特征
建议生成方法
多模态数据融合
神经网络模型
融合方法
建筑识别方法
卷积神经网络模型
优化卷积神经网络
特征工程
计算机执行指令
构建预测模型
数据验证
训练神经网络
残差模块
正电子发射计算机断层显像