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申请/专利权人：慧通智联股份有限公司
摘要：本发明公开一种深度学习神经网络储存与推论方法，于第一神经网络中设置多个虚拟节点，形成一第二神经网络；将第二神经网络的模型参数储存于一第一储存区中，并将虚拟节点的参数储存于一第二储存区中；当推论时，同时从第一储存区及第二储存区分别取出第二神经网络的模型参数及虚拟节点的参数，依据虚拟节点的参数将第二神经网络中的虚拟节点的互连删除或设为零，再进行推论。通过本发明的方法将模型参数及虚拟节点的参数储存在不同地方，可避免神经网络被破解。
主权项：1.一种深度学习神经网络储存与推论方法，其特征在于，包括下列步骤：于一第一神经网络中设置多个虚拟节点，形成一第二神经网络；将该第二神经网络的模型参数储存于一第一储存区中，并将该多个虚拟节点的参数储存于一第二储存区中；以及推论时，同时从该第一储存区及该第二储存区分别取出该第二神经网络的模型参数及该多个虚拟节点的参数，依据该多个虚拟节点的参数将该第二神经网络中的该多个虚拟节点的互连删除或设为零，再进行推论；该多个虚拟节点的设置方法包括：从该第一神经网络的多个节点中找出多个空节点或使用率极低的节点，并将其设定为该多个虚拟节点；将该多个虚拟节点的互连上的多个权重设为零，形成该第二神经网络；以及该第二神经网络经训练后，该多个虚拟节点的互连上的权重被分配随机值。
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权利要求：
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