[发明专利]一种深度学习模型量化方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 201911256850.7 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111027684A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 屈伟;董峰 | 申请（专利权）人： | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 李欣;高莺然 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了深度学习模型量化方法、装置、电子设备及存储介质，上述方法包括：针对每个卷积层，分别使用每组预设量化阈值对该卷积层进行量化，分别计算该卷积层的初始激活值与每个量化后激活值的相对熵，得到该卷积层的N个相对熵，选取该卷积层的N个相对熵中最小的相对熵，作为该卷积层的最小相对熵，从多个卷积层的待选量化后卷积层中，选择用于替换的待选量化后卷积层，并使用所选择的待选量化后卷积层替换对应的卷积层，得到量化后深度学习模型，且量化后深度学习模型的量化误差小于预设精度损失阈值。采用本发明实施例提供的方案，实现了在对深度学习进行量化的同时，降低了深度学习模型量化后的精度损失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 模型 量化 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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