一种容随机位翻转错误的卷积算子及其应用方法

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一种容随机位翻转错误的卷积算子及其应用方法
申请号:CN202511046345
申请日期:2025-07-29
公开号:CN120975141A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种容随机位翻转错误的卷积算子及其应用方法。所述算子基于Winograd算法构建,采用完全解耦的计算路径设计,在Winograd域中直接训练和存储卷积核,将随机位翻转错误的影响限制于局部输出区域;引入稀疏优化操作,保留输入特征图的稀疏性,并降低计算开销;集成自参考抑制策略,基于Winograd域激活值的局部相似性,动态检测并抑制异常激活;应用时,所述容错卷积算子可替换传统卷积,嵌入现有神经网络结构中,在不损失正常推理性能时提升容错能力并降低计算开销;本发明具备良好的兼容性与可组合性,能广泛嵌入现有的神经网络模型中,有效提升网络模型的容错能力,适用于多场景多要求的神经网络容错设计。
技术关键词
Winograd算法 Winograd卷积 模块 神经网络模型 执行矩阵乘法 拉格朗日插值 神经网络结构 分区 数据 非线性 输出特征 邻域 动态 尺寸 通道 数值 元素 分辨率
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