[发明专利]一种基于弹性有效位的深度神经网络量化方法有效
| 申请号： | 202010661226.1 | 申请日： | 2020-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN111768002B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 龚成;卢冶;李涛 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/063 |
| 代理公司： | 天津睿勤专利代理事务所(普通合伙) 12225 | 代理人： | 孟福成 |
| 地址： | 300350 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于弹性有效位的深度神经网络量化方法，将定点数或者浮点数量化为具有弹性有效位数的量化值，丢弃多余的尾数部分，并采用可行求解的方式来定量评价量化值与原始数据的分布差异。本发明具有弹性有效位的量化值，通过不同的有效位，量化值的分布可以覆盖从长尾到均匀的一系列钟形分布，适应DNNs的权值/激活分布，从而保证低的精度损失；乘法计算在硬件上可以由多次的移位加法实现，提升量化模型的整体效率；分布差异函数定量地估计不同量化方案带来的量化损失，可以在不同的条件下选择最优的量化方案，实现更低的量化损失，提升量化模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 弹性 有效 深度 神经网络 量化 方法 | ||
【主权项】：
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