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摘要
本发明提出了一种轻量级深度卷积神经网络的FPGA实现方法,其步骤为：构建轻量级深度卷积神经网络；初始化轻量级深度卷积神经网络；生成训练集和验证集；训练轻量级深度卷积神经网络；设计现场可编程逻辑门阵列FPGA中轻量级卷积神经网络的基本组成器件；在现场可编程逻辑门阵列FPGA中实现已训练好的轻量级深度卷积神经网络。本发明利用搭建轻量级深度卷积神经网络,精简了深度卷积神经网络的网络结构,优化了轻量级深度卷积神经网络的训练方法,提升了在现场可编程逻辑门阵列FPGA中实现的深度卷积神经网络的资源利用率。
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