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基于预测稀疏性实现CNN推理无损加速方法及系统

725   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 08:58:00
本发明提供一种基于预测稀疏性实现CNN推理无损加速方法及系统，包括：获取输入向量和卷积核权重向量，确定输入向量的参考向量；根据所述输入向量、参考向量及卷积核权重向量进行卷积上界估计，获取卷积运算输出的上界；根据所述上界的大小确定是否进行卷积运算。本发明解决了现有CNN卷积神经网络在进行视频图像计算时运算量大、速度慢的缺陷，以实现计算过程的加速。
声明：
“基于预测稀疏性实现CNN推理无损加速方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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