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本发明题为“深度神经网络的正确性保持优化”。本发明公开了一种用于减少受训深度神经网络(DNN)中的神经元数量的方法，该方法包括分类多个隐藏层中的层类型；使用数据验证集评估DNN的准确性；以及生成神经元的层特定排名，其中该生成包括：对多个隐藏...
该专利属于通用汽车环球科技运作有限责任公司所有，仅供学习研究参考，未经过通用汽车环球科技运作有限责任公司授权不得商用。

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