[发明专利]一种神经网络压缩方法有效
| 申请号： | 201910429964.0 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110309904B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 姜威;古建 | 申请（专利权）人： | 广州红贝科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 广州圣理华知识产权代理有限公司 44302 | 代理人： | 顿海舟;李唐明 |
| 地址： | 510670 广东省广州市黄埔*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络压缩方法，该方法包括以下步骤：评估每个网络参数的误差敏感性度量值；根据评估所得到误差敏感性度量值确定网络参数的量化位宽，实现参数误差敏感度到量化位宽的映射；根据得到的参数误差敏感度到量化位宽的映射关系对网络参数实现量化。本发明给首先估计每个网络参数的误差敏感性度量值，然后根据此误差敏感性度量值确定其量化位宽，并相应地对网络参数做量化以减少这些网络参数所需的存储空间，从而实现在保证网络性能的前提下，最大限度地压缩DNN网络的计算与存储规模，从降低其实现复杂度与功耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 压缩 方法 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络压缩方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1:评估每个网络参数的误差敏感性度量值；S2：根据S1评估所得到误差敏感性度量值确定网络参数的量化位宽，实现参数误差敏感度到量化位宽的映射；S3：根据S2得到的参数误差敏感度到量化位宽的映射关系对网络参数实现量化。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州红贝科技有限公司，未经广州红贝科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910429964.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：细菌细胞3-8译码器及细胞计算机
- 下一篇：人工神经网络
