【技术实现步骤摘要】
本公开的主题涉及用于训练硬件度量预测器的训练方法、神经网络设计方法、神经网络方法、计算机可读介质、系统、洗碗机。
技术介绍
1、常常在设计技术系统时，需要早期估计系统的技术性能。在给定硬件设备上预测神经网络的硬件成本(例如，如在诸如能量消耗、时延或存储器使用之类的硬件度量中所测量)尤其有挑战性。神经网络越来越多地用于控制技术系统。例如，基于一个或多个传感器的传感器值并且可能考虑到各种进一步因素，神经网络可以计算用于控制技术系统的控制信号。常常，这种网络将是在嵌入式硬件上执行的。在这种情形中，重要的是保持在由硬件施加的界限内。
2、硬件成本的最准确估计是在目标硬件上实际测量相关度量。不幸的是，这出于各种原因而不实际。典型地，不在目标硬件上执行开发，这可能甚至不是本地可用的。即使目标硬件存在，执行测量也使针对考虑中的每个神经网络架构的编译、上传和测试周期成为必需。该测试是耗时且高成本的。出于自动化神经网络设计的目的，该途径是完全不切实际的。
3、估计硬件成本的另一途径是使用目标硬件的模拟器。这也是有问题的，原因在于模...
【技术保护点】
1.一种利用硬件度量预测器的方法(500)，硬件度量表示在目标硬件上运行特定神经网络架构的成本，所述硬件度量预测器被配置成接收查询神经网络架构的查询描述和真值集合作为输入，所述硬件度量预测器被配置成产生所预测的硬件度量作为输出，所预测的硬件度量被预测成由与所述查询描述相对应的神经网络在所述目标硬件上运行时引发，所述真值集合包括多个对，每个对包括真值神经网络架构的真值描述和由与所述真值描述相对应的神经网络在所述目标硬件上运行时引发的真值硬件度量，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的训练方法，其中训练所述硬件度量预测器包括：
3.如权利要求1所述
【技术特征摘要】
1.一种利用硬件度量预测器的方法(500)，硬件度量表示在目标硬件上运行特定神经网络架构的成本，所述硬件度量预测器被配置成接收查询神经网络架构的查询描述和真值集合作为输入，所述硬件度量预测器被配置成产生所预测的硬件度量作为输出，所预测的硬件度量被预测成由与所述查询描述相对应的神经网络在所述目标硬件上运行时引发，所述真值集合包括多个对，每个对包括真值神经网络架构的真值描述和由与所述真值描述相对应的神经网络在所述目标硬件上运行时引发的真值硬件度量，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的训练方法，其中训练所述硬件度量预测器包括：
3.如权利要求1所述的方法，包括：
4.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述硬件度量预测器包括神经网络，特别地，变压器神经网络。
5.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述硬件度量包括来自下述组的任一个：存储器使用、能量消耗和时延。
6.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中
7.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述多个不同训练函数的至少部分是根据函数的...
【专利技术属性】
技术研发人员：T·埃尔斯肯，B·S·斯塔夫勒，J·H·梅岑，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。