Сжатие входного векторного объекта для нейронной сети - PullRequest
0 голосов
/ 05 февраля 2019

Входные данные для построения нейронной сети с каркасом keras превышают 32 ГБ памяти.Данные структурированы в виде массива с множеством объектов, которые имеют 128 целочисленных значений.Таким образом, легко получить 50 * 10 ^ 6 х 128 целочисленных значений, которые просто равны 0 или 1. Эти значения подаются во входной слой со 128 нейронами.

Моя идея состоит в том, чтобы представить 128 целых чисел (только нули и единицы) в виде четырех 32-разрядных целочисленных значений.И кормить их в сети керас.Дополнительный слой должен расширять 4 целых значения на лету до 128 значений.Используя это, есть только целые значения размера * 128.

Есть ли решение этой проблемы "из коробки"?

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...