卷积神经网络训练过程权重
华为公司申请用于使用二元权重处理卷积神经网络的设备和方法专利,...华为技术有限公司申请一项名为“用于使用二元权重处理卷积神经网络的设备和方法“公开号CN117203642A,申请日期为2021年4月。专利摘要显示，各种实施例涉及卷积神经网络。CNN可以具有配置有二元权重的卷积核。所述CNN可以使用所述卷积核训练，以确定所述卷积核的二元等我继续说。
卷积神经网络 权重
卷积神经网络 权值
全志科技申请神经网络非线性量化的神经架构搜索方法专利,可以自动...本发明公开了一种基于神经网络非线性量化的神经架构搜索方法，该方法包括：使用经过训练的包含多种卷积算子的大型神经网络构建超网络，超网络以浮点数方式存储和运行；从超网络中切割部分通路和结构，并继承权重，评估子网络在经过非线性量化后的硬件约束，得到性能最好的P个子网还有呢？
卷积神经网络训练参数
卷积神经网络的训练过程流程图
...诊断方法及装置专利,加快神经网络收敛速率,准确诊断电机工作状态本发明首先将训练集中任一历史电流数据作为目标电流数据；进一步获取目标电流数据的拟合曲线；进一步获得卷积核；进一步获得每个被卷积区域的卷积校正权重；进一步基于卷积校正权重及卷积核，利用训练集中历史电流数据训练神经网络，结合预设验证集，获得训练好的神经网络；最后利后面会介绍。
卷积神经网络训练的准确率一直都0.3左右
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