[发明专利]一种基于生成对抗网络的量化模型训练的方法及装置有效
| 申请号： | 202011293572.5 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112288032B | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 康燕斌;张志齐 | 申请（专利权）人： | 上海依图网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 朱佳 |
| 地址： | 200051 上海市徐汇*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本公开涉及计算机技术，特别涉及一种基于生成对抗网络的量化模型训练的方法及装置。用以降低模型在低比特量化时的性能损失，该方法为：服务器采用对抗方式对第一分类模型、第一分类模型量化后的第二分类模型，以及第三分类模型进行训练，将样本数据分别输入第一分类模型和第二分类模型，将获得的第一处理结果和第二处理结果，以及样本数据，输入第三分类模型，得到第三处理结果，再通过对第三处理结果与真实结果进行比对获得相应的梯度，并采用梯度对第一分类模型，第二分类模型以及第三分类模型进行参数调整，最终，输出训练完毕的第二分类模型。这样，既降低了第一分类模型在低比特量化时的性能损失，也保证了第二分类模型的精度不受影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 量化 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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