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申请/专利权人：上海燧原科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种深度学习模型中的可逆结构识别方法、装置、设备及介质。该方法包括：根据目标深度学习模型的抽象语法树生成有向无环图；根据有向无环图确定出与各节点对应的可逆候选结构；在全部可逆候选结构中，滤除不满足合法性检测条件的可逆候选结构，得到合法可逆候选结构，并根据黑白名单确定与各合法可逆候选结构对应可逆转换模式集；根据与各合法可逆候选结构对应可逆转换模式集，构建与目标深度学习模型对应的多个可逆化重构模型；将各可逆化重构模型加载至后端系统试运行，筛选出实测可用的各目标可逆结构和与目标可逆结构对应的目标可逆转换模式集。本公开实施例的技术方案实现了对深度学习模型中合法、有效的可逆结构的自动识别。
主权项：1.一种深度学习模型中的可逆结构识别方法，其特征在于，包括：获取与目标深度学习模型对应的抽象语法树，并根据抽象语法树生成有向无环图，其中，抽象语法树中的节点对应目标深度学习模型中的算子；所述目标深度学习模型应用在图像分类、目标检测、人脸识别、文本分类、机器翻译或者语音识别领域；对有向无环图进行结构分析，确定各节点之间的依赖关系，并根据依赖关系，确定出与各节点对应的可逆候选结构；其中，可逆候选结构为包含至少一个节点的无分支结构；在全部可逆候选结构中，滤除不满足合法性检测条件的可逆候选结构，得到合法可逆候选结构，并根据黑白名单确定与每个合法可逆候选结构分别对应的可逆转换模式集；根据与每个合法可逆候选结构分别对应可逆转换模式集，构建与目标深度学习模型对应的多个可逆化重构模型；将各可逆化重构模型加载至后端系统中试运行，并根据试运行结果筛选出实测可用的各目标可逆结构和与目标可逆结构对应的目标可逆转换模式集；所述后端系统为实体执行设备，试运行是指在将设定可逆化重构模型加载至该执行设备，并控制该执行设备在执行设定时长或者控制该执行设备达到设定计算目标的执行过程中，检测设定可逆化重构模型是否能够正常执行，试运行结果包括正常运行或者异常运行。
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百度查询： 上海燧原科技股份有限公司 深度学习模型中的可逆结构识别方法、装置、设备及介质
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