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公开(公告)号：CN110782022A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911050280.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向可编程逻辑器件移动终端的小型神经网络的实现方法，包括以下步骤：步骤S1：输入图像经过2层的卷积层后得到特征图；步骤S2：每次卷积后的特征图再经过激活函数进行非线性映射；不同卷积层之间采用步长为2的滤波器进行最大池化操作，选择特征图中的主要特征，降低所述特征图的维度，得到池化层输出图像；步骤S3：将步骤S2中所得到的池化层输出图像平铺为一维，经过全连接层后，得到输出结果。本发明中将模型参数降低了约4倍，减少了参数对存储空间的需求，而1-bit的输入数据和8-bit权重参数也降低了计算需求。在终端部署该神经网络时，可以采用查找表和流水线并行计算的方法来提高计算速度。
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