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摘要：用相对于推理体系结构而言包括额外训练层的体系结构来训练计算机模型。要用于推理中的计算机模型的体系结构包括具有若干个K×K卷积滤波器的卷积层。为了训练，卷积滤波器被扩展到多个训练层，这些训练层包括具有1×1和K×K滤波器的层。扩展层可以包括比推理模型的层中的扩展滤波器的数目更多的层。训练中的1×1扩展层可以学习用于组合K×K扩展层的权重，为推理层的层的各个通道提供K×K滤波器的加权组合。
主权项：1.一种方法，包括：识别目标模型体系结构的具有多个卷积滤波器的卷积层；通过用多个扩展训练层替换所述目标模型体系结构中的所述多个卷积滤波器中的第一数目的卷积滤波器来生成训练模型体系结构；对所述训练模型体系结构的参数进行训练；并且基于所述训练模型体系结构的所述参数来为具有所述目标模型体系结构的经训练的推理模型确定参数，其中，所述多个卷积滤波器中的第一数目的卷积滤波器的参数是通过组合所述多个扩展训练层的参数来确定的。
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百度查询： 英特尔公司 用于卷积的扩展神经网络训练层
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