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公开(公告)号：CN117291256A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311123991.8
申请日：2023-09-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/067 , G06N3/0464 , G06N3/065
Abstract: 本发明公开了一种光衍射神经网络装置的快速高性能在线训练方法。其步骤包括：首先，使用知识蒸馏模块预训练模拟衍射神经网络模型，将预训练得到的参数赋给物理衍射神经网络装置；然后，使用域迁移模块估计预训练参数的误差；域迁移模块通过对比物理衍射神经网络装置的输出域和模拟衍射神经网络模型的输出域，估计预训练参数失配导致的物理衍射神经网络装置的输出误差；最后，使用域迁移模块生成新的学习域，加入重蒸馏模块对适应性模拟衍射神经网络模型的参数进行微调，将训练完成的参数重新赋给物理衍射神经网络装置。通过本发明的方法，可以保证光衍射神经网络更加稳定地，高性能地实现实际场景中人工智能计算任务，如图像识别等。
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