CN111247527A - 在卷积神经网络模型中确定特征图像的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

一种在卷积神经网络模型中确定特征图像的方法和装置，属于模型训练技术领域。所述方法包括：获取卷积神经网络模型中目标处理层的多个输入图像(S210)；获取目标处理层的至少一组卷积核(S220)，其中，同组中的不同卷积核包含的元素相同且元素的排列顺序不同；基于至少一组卷积核中的各卷积核，分别对不同的输入图像进行卷积计算，得到多个中间矩阵，对多个中间矩阵求和得到特征图像(S230)。所述方法通过不同卷积核包含的元素相同但元素的排列顺序不同的特性，减少存储卷积核占用的资源，减少读取卷积核的次数，减少在卷积层确定特征图像时产生的计算量，以及减少计算过程中消耗的系统运行资源。

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