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申请/专利权人：上海燧原科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种深度学习模型可逆化的全局优化方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取目标深度学习模型实测可用的各目标可逆结构和目标可逆转换模式集；获取与目标深度学习模型对应的抽象语法树；根据抽象语法树的树结构进行节点遍历，基于代价模型在各可逆化策略中动态规划出目标深度学习模型的目标可逆化策略。本公开实施例的技术方案创新性的提出了一种基于树结构的动态规划方案来搜索获取全局最优的目标可逆化策略的实现方式，整个搜索过程无需开发人员参与，大大降低了人力成本，同时，通过使用全局最优的目标可逆化策略对目标深度学习模型进行可逆化处理，可以实现对目标深度学习模型的充分优化，最大程度的提高反向传播计算的效率。
主权项：1.一种深度学习模型可逆化的全局优化方法，其特征在于，包括：获取目标深度学习模型实测可用的各目标可逆结构和与目标可逆结构对应的目标可逆转换模式集；获取与目标深度学习模型对应的抽象语法树；根据抽象语法树的树结构进行节点遍历，并在遍历过程中基于代价模型在各可逆化策略中动态规划出与目标深度学习模型对应的目标可逆化策略；其中，抽象语法树中的节点对应目标深度学习模型中的算子，目标可逆结构为包含至少一个节点的无分支结构，各目标可逆结构和与目标可逆结构对应的目标可逆转换模式集，用于组成目标深度学习模型适配的可逆化策略。
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百度查询： 上海燧原科技股份有限公司 深度学习模型可逆化的全局优化方法、装置、设备及介质
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