发明专利已授权

基于软硬件联合学习的神经网络设计与优化方法

📄 申请号：CN202111171312.5 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2021-10-08

公开号

CN113902099A

公开日

2022-01-07

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06N3_063 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法神经网络架构搜索软硬件协同设计

应用场景

AI芯片设计, 边缘计算, 智能终端, 自动驾驶, 云计算

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摘要

本发明公开了一种基于软硬件联合学习的神经网络设计与优化方法，该方法包括神经网络结构规律统计；FPGA硬件特性预测；FPGA神经网络结构空间设计；在搜索空间中运用软硬件联合学习方法，结合随机搜索和分块监督搜索，获得主干神经网络。本发明基于神经网络的设计特性和FPGA的硬件特性，构建了一个具有先验信息的搜索空间，这是搜索建立的方向；同时，通过将随机搜索和块监督搜索与FPGA模型预测相结合，得到了一种具有精度和速度平衡的高效神经网络模型。该模型在ZCU102上达到了在ImageNet数据集上77.2％的Top‑1准确率以及327.67FPS的速度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230602

✅ 授权

20220125

?? 实质审查的生效：

20220107

📄 公开

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2022109461065 · 济南大学

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