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金融界 2024 年 12 月 18 日消息，国家知识产权局信息显示，合肥耀安科技有限公司申请一项名为“一种基于矩阵分解的 GCNN 网络参量约减方法”的专利，公开号 CN A，申请日期为 2024 年 8 月。
专利摘要显示，本发明公开了一种基于矩阵分解的 GCNN 网络参量约减方法，包括以下步骤：第一步：输入图像通道和卷积核的稀疏分解，通过转换矩阵和稀疏基，将输入特征图和卷积核进行两次稀疏分解，减少卷积操作的复杂度和计算量第二步全连接层的 SVD 分解对全连接层的权重矩阵进行 SVD 分解。该基于矩阵分解的 GCNN 网络参量约减方法，通过对输入图像通道和卷积核的稀疏分解，将输入特征图和卷积核进行两次稀疏分解，通过转换矩阵和稀疏基，降低卷积操作的复杂度和计算量，主要采用基于通道基和核基的稀疏分解，以减少网络参数对全连接层的权重矩阵进行 SVD 分解，拆分为两个参数更少的矩阵，通过 SVD 分解显著减少全连接层的参数量和计算时间，提高网络的整体效率。
本文源自金融界
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