[发明专利]可用于轻量级神经网络的纯整型量化方法有效
| 申请号： | 202110421738.5 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113128116B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 姜伟雄;哈亚军 | 申请（专利权）人： | 上海科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐俊;柏子雵 |
| 地址： | 201210 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种可用于轻量级神经网络的纯整型量化方法，其特征在于，包括以下步骤：获得当前一层特征图各通道的像素值的最大值；将特征图每个通道的每一个像素的像素值除以最大值的t次方，t∈[0,1]；将权重各通道的值乘以对应特征图通道的像素值的最大值；经过处理的特征图与经过处理的权值卷积后得到下一层特征图。在SkyNet和MobileNet上分别验证了本发明提供的算法，在SkyNet上取得了INT8无损量化，在MobileNetv2上取得了迄今最高的量化精度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 轻量级 神经网络 整型 量化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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