1.一种神经网络参数的存储方法,其特征在于,包括:
优化神经网络的网络规模;
将神经网络的参数采用缓存差值进行存储,提高神经网络的处理效率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述优化神经网络的网络规模,包括:
去除神经网络参数中的权重值小于预先设置的权重阈值的权重;
剩余的参数作为神经网络的有效参数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将神经网络的参数采用缓存差值进行存储,具体的包括:
在内存中增加一个前后两个系统之间的差值,用于存储神经网络的有效参数。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述差值,与缓存的连接读写长度有关;当存储的神经网络的有效参数个数超过缓存的连接读写长度时,所述差值从初始值开始。
5.一种神经网络参数的存储装置,其特征在于,包括:
优化单元,用于优化神经网络的网络规模;
存储单元,用于将神经网络的参数采用缓存差值进行存储,提高神经网络的参数的处理效率。
6.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述优化单元,包括:
去除子单元,用于去除神经网络参数中的权重值小于预先设置的权重阈值的权重;
有效参数确定子单元,用于剩余的参数作为神经网络的有效参数。
7.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述存储单元,包括:
有效参数存储子单元,用于在内存中增加一个前后两个系统之间的差值,用于存储神经网络的有效参数。