一种基于托普利兹矩阵的卷积神经网络模型的构建方法

本发明提供了一种卷积神经网络模型的构建方法，包括：S1、构建包含保留符号位的托普利兹矩阵形式的卷积权重矩阵的神经网络模型；S2、对所述神经网络模型进行参数调整，得到包含保留符号位的托普利兹矩阵形式的卷积权重矩阵的经调整的神经网络模型，其中，所述参数调整包括训练，并且每次训练更新卷积权重矩阵的权重参数后仍使其满足保留符号位的托普利兹矩阵形式。