【摘 要】
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当前,市场上普遍使用的负责推理的终端人工智能(AI)芯片使用训练好的参数对数据进行快速高效运算.但在通常训练过程中使用的数据集和真实数据的分布不一致,由此获得的参数会
【机 构】
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北京遥感设备研究所,北京 100854航天科工网络信息发展有限公司,北京 100048;
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当前,市场上普遍使用的负责推理的终端人工智能(AI)芯片使用训练好的参数对数据进行快速高效运算.但在通常训练过程中使用的数据集和真实数据的分布不一致,由此获得的参数会导致终端AI芯片识别准确度降低.为此,提出了一种基于终端AI芯片的可视化反馈系统架构方法.使用反卷积特征可视化方法,在具有高效计算性能的终端AI芯片上,对卷积核参数进行迭代优化,达到可识别该图像目的.相比于CPU/GPU和FPGA,所提架构在卷积神经网络模型里,更具有高效处理能力和灵活可塑性.实验表明,该研究有效提高了终端AI芯片的普适性、识别准确度和处理效率.
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