摘要
本发明公开了基于卷积神经网络参数共享轻量化模型图片分类方法,涉及图片分类技术领域。该基于卷积神经网络参数共享轻量化模型图片分类方法,包括以下步骤:根据图片分类任务匹配得到卷积神经网络参数;将设备性能与预定义设备性能对比分析,根据性能对比分析结果进行共享轻量化评估分析;根据阈值对比分析结果进行卷积神经网络参数轻量化处理。本发明将设备性能与预定义设备性能对比分析,根据性能对比分析结果进行共享轻量化评估分析,根据阈值对比分析结果进行卷积神经网络参数轻量化处理,达到了提高卷积神经网络参数轻量化对于硬件适用性的效果,解决了现有技术中存在卷积神经网络参数轻量化对于硬件适用性不足的问题。
技术关键词
卷积神经网络参数
轻量化卷积神经网络
图片分类方法
执行卷积神经网络
性能分析工具
分析卷积神经网络
缓存命中率
图片分类技术
速率
图像处理
特征值
基础
内存
通知
矩阵
警报
数据
系统为您推荐了相关专利信息
轻量化卷积神经网络
电缆局部放电信号
诊断系统
浅层特征提取
数据采集模块
快速检测方法
并行计算框架
轻量级卷积神经网络
多维度特征提取
支持向量机
矿产预测方法
长短期记忆网络
高光谱遥感数据
建立预测模型
后验概率分布
车牌识别模型
级联神经网络
轻量化卷积神经网络
颜色识别模块
图像
图像
产品缺陷检测方法
卷积神经网络模型
生成特征集
正则化算法