本發(fā)明提供一種基于預(yù)測稀疏性實(shí)現(xiàn)CNN推理無損加速方法及系統(tǒng),包括:獲取輸入向量和卷積核權(quán)重向量,確定輸入向量的參考向量;根據(jù)所述輸入向量、參考向量及卷積核權(quán)重向量進(jìn)行卷積上界估計(jì),獲取卷積運(yùn)算輸出的上界;根據(jù)所述上界的大小確定是否進(jìn)行卷積運(yùn)算。本發(fā)明解決了現(xiàn)有CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行視頻圖像計(jì)算時(shí)運(yùn)算量大、速度慢的缺陷,以實(shí)現(xiàn)計(jì)算過程的加速。
聲明:
“基于預(yù)測稀疏性實(shí)現(xiàn)CNN推理無損加速方法及系統(tǒng)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)