[发明专利]用于机器学习模型的模型量化方法、装置及设备在审
| 申请号： | 202210466759.3 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114861934A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 王楠;周鹏 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴（深圳）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京合智同创知识产权代理有限公司 11545 | 代理人： | 李杰 |
| 地址： | 518067 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请实施例提供了一种用于机器学习模型的模型量化方法、装置及设备。方法包括：确定待量化的初始机器学习模型中各算子的类别；类别包括：危险算子、依赖算子及中性算子；基于各算子的类别，确定初始机器学习模型中的危险链路；危险链路以危险算子为起点，途径依赖算子或中性算子，并以危险算子或依赖算子为终点；对初始机器学习模型中除危险算子和危险链路中的算子之外的其余算子进行低精度格式转换，得到第一量化模型；若第一量化模型的精度满足预设精度要求，确定第一量化模型为量化结果。本申请实施例可以在满足精度要求的同时，尽可能地提升量化后模型的性能，另外，上述过程为全自动化过程，无需人工参与，因此，模型量化的效率较高。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 机器 学习 模型 量化 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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