专利名称：

一种基于移动终端的图像分类方法

所属单位：

人工智能教育学部

专利范围：

国内

第一作者：

陈靓影

发明设计人：

徐如意,饶川,刘乐元,张坤,彭世新,刘小迪

备注：

本发明公开了一种基于移动终端的图像分类方法，采用深度神经网络训练分类器，利用分类器对图像进行分类。训练中将深度神经网络模型中的权重量化为2的指数，能有效提高嵌入式系统的移位操作运算，同时对量化码本进行动态更新，能有效减小量化误差，提升模型的预测性能及在移动状态上的运算效率。本发明还提供了实现上述方法的系统。本发明对深度神经网络的压缩效果明显，可以减小大型深度神经网络模型在存储资源和计算资源上的消耗，促进了深度神经网络在智能手机等资源受限移动终端上的部署，具有极强的现实应用。

专利类型：

发明专利

专利状态：

有效

申请号：

ZL201811119618.4

授权号：

CN109344893B

是否职务专利：

否

申请日期：

2018-09-25

公开日期：

2019-02-15

授权日期：

2021-01-01

发布时间：

2026-06-30