公开(公告)号：CN113705808A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111027436.6

申请日：2021-09-02

Applicant: 新疆信息产业有限责任公司

Inventor： 钱涛 ,  邹帅 ,  孙浩 ,  李甜 ,  韩冰 ,  贾佳 ,  周莉 ,  刘冬阳

IPC: G06N3/08 ,  G06F17/15 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种卷积神经网络的快速卷积计算方法、设备及存储介质，该方法应用于大多现有卷积神经网络结构，如AlexNet，ResNet，包括步骤如下：(1)先确定所需处理的图像的特征大小以及卷积核大小n*n；(2)建立存储图像特征的空平面；(3)根据卷积核大小建立空平面；(4)将卷积核与特征图像中的元变换到对数域中，即从整数到对数；将对应元做相加处理，将相加结果转换到整数域，即从对数到整数；(5)将所得结果读入空平面中；求取卷积的特征图。本发明(加法)大大节约计算机内存空间，加快了计算速度，节约了训练时间。

公开(公告)号：CN113705709A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111027446.X

申请日：2021-09-02

Applicant: 新疆信息产业有限责任公司

Inventor： 邹帅 ,  钱涛 ,  余长江 ,  邱斌 ,  钟方伟 ,  苟文清 ,  周莉

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种改进的半监督图像分类方法、设备及存储介质，包括以下步骤：(1)构建改进后的半监督图像分类模型；改进后的半监督图像分类模型包括生成器、判断器及若干个子判断器(副判断器)；(2)训练改进后的半监督图像分类模型；(3)将待分类的图像输入至步骤(2)训练好的改进后的半监督图像分类模型，得到分类结果。本发明改进后的半监督图像分类模型表现出较好的测试错误率，可以更好地利用未标记图像和生成图像来提高分类能力。