[发明专利]一种基于数据高位稀疏性的神经网络量化训练方法在审
| 申请号： | 202011504963.7 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112465125A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 宋一平;梁骏;钟宇清;宋蕴;杨常星 | 申请（专利权）人： | 杭州国芯科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱亚冠 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州市文*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据高位稀疏性的神经网络量化训练方法。本发明方法首先将数据分为高位数据和低位数据两段，低位数据训练时施加正则化，高位数据不参与训练；若低位数据训练时发生进位或者退位，更新高位数据；训练完毕后检查高位数据是否更新，若更新则继续训练，否则，判断低位数据是否大于阈值：若低位数据大于阈值，继续训练；否则，令低位数据等于0。将最终的高位数据和低位数据合并为新数据，并且锁死，在神经网络训练时不再更新；等待神经网络其他权重训练完毕，最后输出数据。本发明方法在线性量化或者其他简单量化的基础上，对其他量化得到的数据进行进一步量化，使得数据稀疏性更强，有利于硬件计算和存储，同时保证网络性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 高位 稀疏 神经网络 量化 训练 方法 | ||
【主权项】：
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