卷积核里面的参数怎么来的
...神经网络压缩过程过多的或错误的删除第一输入特征图所对应的卷积核由于在确定第一输入特征图对应的重要性参数时综合考虑了该第一输入特征图的稀疏程度及第一输入特征图所包含特征的数量，因此重要性参数对于第一输入特征图的重要程度的评价更为准确，根据该重要性参数确定神经网络压缩后第一输入特征图对应的第二卷积核的数量，可避免神经网是什么。
ˋ﹏ˊ
...神经网络压缩专利,可以进一步减少三维卷积神经网络的参数量与计算量得到压缩后的三维卷积神经网络。本申请通过在待压缩的三维卷积神经网络的三维卷积核的时间维度上对该三维卷积核进行正交变换，并对正交变换后的三维卷积核的稀疏的时间维度进行剪枝，相对于现有技术，可以进一步减少三维卷积神经网络的参数量与计算量。本文源自金融界
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商汤取得数据处理方法和装置专利,提高数据处理效率金融界2024年4月17日消息，据国家知识产权局公告，上海商汤智能科技有限公司取得一项名为“数据处理方法和装置“授权公告号CN113052291B,申请日期为2019年12月。专利摘要显示，本说明书实施例提供一种数据处理方法和装置，获取包括卷积核参数和填充参数的卷积参数，根据输后面会介绍。
海康威视申请模型压缩方法专利,专利技术能使目标模型与目标平台的...本发明包括获取多组模型参数，模型参数包括卷积核大小和与通道数相关的参数，其中，与通道数相关的参数是在目标平台上运行时能令目标平台性能最优的目标测试模型对应的参数，可以认为，当待压缩模型的卷积核大小与模型参数中的与通道数相关的参数一致时，其与目标平台的适配性最后面会介绍。
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