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申请/专利权人：河北大学
摘要：本发明公开了一种加速神经网络验证的抽象神经网络方法，包括如下步骤：S1.将数据集中的图片输入待抽象的神经网络，计算待抽象的神经网络的隐藏层中每个神经元输出每个图片的激活值，生成每个隐藏层所对应的激活值矩阵；S2.利用激活值计算余弦相似度，生成每个隐藏层所对应的相似度矩阵；S3.根据相似度矩阵对神经元进行凝聚层次聚类，生成聚类结果，聚类结果包括单神经元簇和多神经元簇；S4.根据聚类结果对神经元进行合并，生成抽象后的神经网络，合并为将神经元的权重进行合并；S5.将验证集输入抽象后的神经网络进行验证。本发明通过将低评分的神经元合并到高评分的神经元，不会影响神经网络的准确性，降低神经网络的验证时间。
主权项：1.一种加速神经网络验证的抽象神经网络方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.将数据集中的图片输入待抽象的神经网络，计算待抽象的神经网络的隐藏层中每个神经元输出每个图片的激活值，生成每个隐藏层所对应的激活值矩阵；所述待抽象的神经网络为全连接网络，所述激活值矩阵的行数为每个隐藏层中神经元的个数，所述激活值矩阵的列数为输入神经网络的图片的数量；S2.利用激活值矩阵计算每两个神经元之间的余弦相似度，生成每个隐藏层所对应的相似度矩阵；S3.根据每个隐藏层所对应的相似度矩阵对每个隐藏层中的神经元进行凝聚层次聚类，生成聚类结果，所述聚类结果包括单神经元簇和多神经元簇；S4.根据聚类结果对神经元进行合并，生成抽象后的神经网络，所述合并为将神经元的输出权重进行合并；S5.将验证集输入抽象后的神经网络进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北大学 一种加速神经网络验证的抽象神经网络方法
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