发明专利已授权

用于确定深度神经网络的耗时的方法和装置

📄 申请号：CN202010325700.3 📄 发布日：2025/11/23

著录项目信息

申请日

2020-04-23

申请人

北京百度网讯科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_242

IPC 分类号

G06F16_242 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络人工智能算法深度学习性能优化神经网络深度神经网络

应用场景

模型部署优化, 边缘计算, 智能设备, 云计算, 自动驾驶

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摘要

本申请公开了用于确定深度神经网络的耗时的方法和装置，涉及计算机视觉技术领域。具体实施方式包括：确定待处理深度神经网络包括的处理层，以及获取所确定的处理层的参数的值；在预设的运算耗时数据集中，查找所确定的处理层的参数的值所对应的运算耗时，作为所确定的处理层的运算耗时，其中，该运算耗时数据集中包括对应存储的值与参数为该值的处理层的运算耗时；基于各个所确定的处理层的运算耗时，确定该待处理深度神经网络的运算耗时。本申请可以避免确定深度神经网络的运算耗时需要进行的实时网络运算步骤，直接利用预设的运算耗时数据集，快速、准确地查找出待处理深度神经网络的运算耗时。

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

20230623

✅ 授权

20200904

?? 实质审查的生效：

20200811

📄 公开

用于识别图像类别的方法及装置

当前第 / 件

三维物体位姿准确性判断方法、装置及电子设备

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_242)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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