OPTIMIZING MACHINE LEARNING MODEL PERFORMANCE

Certain aspects of the present disclosure provide techniques for receiving data defining a neural network; analyzing the data to determine a depth-first cut point for a depth-first traversal portion of an overall network traversal; performing depth-first traversal for the depth-first portion of the...

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Main Author VARIA, Meghal
Format Patent
LanguageEnglish
French
Published 24.12.2020
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
PHYSICS
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Summary:Certain aspects of the present disclosure provide techniques for receiving data defining a neural network; analyzing the data to determine a depth-first cut point for a depth-first traversal portion of an overall network traversal; performing depth-first traversal for the depth-first portion of the overall network traversal; and performing layer-based traversal for a layer-based portion of the overall network traversal. Certains aspects de la présente invention concernent des techniques de réception de données définissant un réseau neuronal; d'analyse des données pour déterminer un premier point de coupe de profondeur d'une première partie de traversée de profondeur d'une traversée de réseau globale; de réalisation d'une première traversée de profondeur pour la première partie de profondeur de la traversée de réseau globale; et de réalisation d'une traversée basée sur une couche pour une partie à base de couche de la traversée de réseau globale.
Bibliography:Application Number: WO2020US38522