[发明专利]数据定点化方法和装置有效
| 申请号： | 201780008940.7 | 申请日： | 2017-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN108701250B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 李似锦;杨康;林蔓虹;颜钊 | 申请（专利权）人： | 深圳市大疆创新科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 张成新 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种数据定点化方法和装置、数据处理方法和装置以及数据对齐方法和装置，其中数据定点化方法包括：计算多个输入样本中每个输入样本在神经网络的第一目标层的最大输出值(S110)；从多个最大输出值中选取至少两个最大输出值作为定点参考值(S120)；根据每个定点参考值确定参考整数部分位宽(S130)；基于预设的输出值总位宽和每个参考整数部分位宽进行准确率测试，将使得准确率最高的参考整数部分确定为第一目标层在输出值定点化时使用的整数部分位宽(S140)。该方法通过从第一目标层的多个最大输出值中选取多个值作为定点参考值，确定每个定点参考值对应的参考整数部分位宽，并基于准确率测试确定最优的整数部分位宽，根据最优的整数部分位宽使得定点化后网络可以在传递更多的有用信息同时保持较高的精度，提高网络的表达能力和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 数据 点化 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种数据定点化方法，其特征在于，包括：计算多个输入样本中每个所述输入样本在神经网络的第一目标层的最大输出值；从多个所述最大输出值中选取至少两个所述最大输出值作为定点参考值；根据每个所述定点参考值确定参考整数部分位宽；基于预设的输出值总位宽和每个所述参考整数部分位宽进行准确率测试，将使得准确率最高的参考整数部分确定为所述第一目标层在输出值定点化时使用的整数部分位宽。
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