技术总结
本发明提供一种卷积神经网络优化方法、系统、设备及介质，方法包括：统计卷积神经网络的卷积层中各神经元对不同输入的响应输出值分布，并根据响应输出值分布确定每个神经元对应的激活阈值；根据激活阈值，统计确定每个神经元被通用图像集激活的第一激活次数，以及被特定图像集激活的第二激活次数；根据第一激活次数和第二激活次数，确定每个神经元对应的相关系数和识别系数；根据所有神经元对应的相关系数和识别系数，以及根据识别目标的特定类型，筛选关键神经元；保留关键神经元，且保留对应于关键神经元且满足预设规则的前置神经元，并删除其余神经元；删除卷积层后的所有其它运算层，并按照设定规则构建新识别层。
技术研发人员：刘宝树;黄忠涛;隋运峰;程志;赵士瑄;冯家琪;孟令同
受保护的技术使用者：中国民用航空总局第二研究所
技术研发日：2018.03.20
技术公布日：2018.07.24