[发明专利]卷积神经网络的量化感知训练方法、卷积神经网络结构在审
| 申请号： | 202111304007.9 | 申请日： | 2021-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN114118363A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 杨敏;艾国;杨作兴;房汝明;向志宏 | 申请（专利权）人： | 杭州研极微电子有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 谢安昆;宋志强 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 公开了一种卷积神经网络的量化感知训练方法，包括，对第一卷积神经网络进行样本训练，其中，第一卷积神经网络中至少一个卷积层包括有可合并分支结构和至少一个第一直连分支，将训练后的第一卷积神经网络至少一个卷积层中的至少一个第一直连分支予以保留，将卷积层中除第一直连分支之外的可合并分支结构进行合并，得到具有第一直连分支结构的第二卷积神经网络，基于第二卷积神经网络进行量化感知训练，以提高卷积神经网络模型的量化精度。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 量化 感知 训练 方法 结构 | ||
【主权项】：
暂无信息
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