摘要：SOM网络是一种无导师学习方法,被广泛应用于各个领域。网络的性能受很多因素影响,如样本的选择、网络结构、初始权值的选定等。针对网络初始权值选取的不确定性问题,提出了覆盖权值初始化方法来优化SOM网络的初始权值:该方法从样本入手,并通过"覆盖"方法得出初始权值,仿真实验结果证明了此方法能有效的提高网络的识别率和稳定性。

摘要：深度神经网络(deep neural network,简称DNN)量化是一种高效的模型压缩方法,使用少量位宽表示模型计算过程中的参数和中间结果数据.数据位宽会直接影响内存占用、计算效率和能耗.以往的模型量化研究缺乏有效的定量分析,这导致量化损失难以预测.提出了一种超低损失的DNN量化方法(ultra-low loss quantization,简称μL2Q),以揭示量化位宽与量化损失之间的内在联系,指导量化位宽选择并降低量化损失.首先,将原始数据映射为标准正态分布的数据;然后,在等宽的量化区间中搜索最优量化参数;最后,将μL2Q方法融合进DNN的训练过程,并嵌入到主流的机器学习框架Caffe及Keras中,以支撑端到端模型压缩的设计和训练.实验结果表明,与最新的研究方法相比,在相同的位宽条件下,μL2Q方法能够保证更高的模型精度,在典型的神经网络模型上精度分别提高了1.94%,3.73%和8.24%.显著性物体检测实验结果表明,μL2Q方法能够胜任复杂的计算机视觉任务.