公开(公告)号：CN113222121A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110602261.0

申请日：2021-05-31

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 彭博 ,  谭文明 ,  李哲暘

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取至少一个训练平台训练的第一深度学习模型，每一训练平台训练的第一深度学习模型包括第一模型结构、第一模型参数；将每一训练平台训练的第一深度学习模型转换为第二深度学习模型，第二深度学习模型包括第二模型结构、第二模型参数；将该第二深度学习模型转换为与硬件设备匹配的第三深度学习模型；将该第三深度学习模型发送给该硬件设备，以使该硬件设备运行该第三深度学习模型，并通过该第三深度学习模型实现数据处理。通过本申请的技术方案，可以提升跨训练平台以及跨硬件设备的部署效率，减少开发工作量，提高用户体验。

公开(公告)号：CN113128659A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202010038017.1

申请日：2020-01-14

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 浦世亮 ,  彭博 ,  李哲暘 ,  谭文明

IPC: G06N3/02 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种神经网络定点化方法、装置、电子设备及可读存储介质，该神经网络定点化方法包括：对于所述神经网络的待定化单元，基于所述神经网络的已定点化单元保持定点化状态的情况下该待定点化单元输出的特征值的数据分布，确定该待定点化单元输出的特征值的定点化超参；基于该定点化超参对该待定点化单元输出的特征值进行定点化。该方法可以提升神经网络定点化的性能。

公开(公告)号：CN111783996A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010562081.X

申请日：2020-06-18

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 林晨 ,  彭博 ,  李哲暘 ,  谭文明 ,  任烨

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：从服务器获取初始基线模型和样本数据对应的第一特征分布信息；获取初始噪声数据，将初始噪声数据输入给初始基线模型，得到初始噪声数据对应的第二特征分布信息；基于第一特征分布信息和第二特征分布信息对初始噪声数据进行训练，得到目标噪声数据；基于目标噪声数据和终端设备的场景数据对初始基线模型进行优化，得到优化后的目标基线模型；在所述终端设备部署所述目标基线模型，以通过所述目标基线模型对所述终端设备的应用数据进行处理。通过本申请的技术方案，目标噪声数据能够反映样本数据的特性，从而基于样本数据的特性对初始基线模型进行优化，解决样本数据缺失的问题。