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[发明专利]确定用于人工神经网络的后训练量化的代表性输入数据集的方法和系统-CN202310296016.0在审
发明人： R·L·布塞斯;M·A·阿圭勒;S·克赖恩贝格 -专利权人： APTIV技术有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开涉及确定用于人工神经网络的后训练量化的代表性输入数据集的方法和系统。确定用于人工神经网络的后训练量化的代表性输入数据集的计算机实现方法包括以下步骤：获取输入数据集；处理输入数据集以提取与输入数据集相关联的一个或更多个参数；设置包括下裁剪限制和上裁剪限制的裁剪限制；通过基于输入数据集与经量化再去量化的输入数据集之间的数值差计算量化误差来调整上裁剪限制和下裁剪限制，其中，误差是根据基于用户输入的误差度量来计算的；以及将代表性输入数据集确定为输入数据集的子集，该子集的元素适配在裁剪限制内；其中，代表性输入数据集将用于后训练量化的量化校准。
确定用于人工神经网络训练量化代表性输入数据方法系统

[发明专利]评估计算图的可量化性的方法和系统-CN202310287904.6在审
发明人： S·克赖恩贝格 -专利权人： APTIV技术有限公司
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本公开涉及评估计算图的可量化性的方法和系统，尤其涉及一种评估计算图的性能度量的计算机实现方法，该方法包括：获取与包括多个节点的计算图相关联的输入数据集，以及由至少一个量化参数定义的量化方案；通过将所述输入数据集馈送到所述计算图中来处理所述输入数据集；提取所述计算图的所述多个节点的至少非空子集的数据输出；通过针对所述子集中的各个节点并且针对所述至少一个量化参数中的各个量化参数执行以下步骤来评估所述计算图的所述性能度量：改变相应量化参数的值；基于所述相应量化参数的值对相应节点进行量化；以及基于量化后的相应节点评估所述计算图。
评估计算化性方法系统