[发明专利]基于动态双可训练界限的超分神经网络的量化方法在审
| 申请号： | 202210761410.2 | 申请日： | 2022-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN115049055A | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 纪荣嵘;钟云山;林明宝 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 基于动态双可训练界限的超分神经网络的量化方法，涉及人工神经网络的压缩与加速。1)统计超分神经网络每一层激活值的最大值分布和最小值分布；2)选择最大值分布方差和最小值分布方差之和最大的P％层，对其激活值应用具有可训练上界和下界的、具有动态门控制器的量化器，其他层的激活值应用有可训练上界和下界的量化器；3)对网络权重应用非对称的上界和下界的量化器；4)使用量化器量化神经网络，初始化动态门控制器的权重，使用L1损失、结构转移损失训练量化网络，直至达到预定的训练轮数；5)训练结束保留量化网络权重，即得量化后的量化网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 训练 界限 神经网络 量化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于厦门大学，未经厦门大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210761410.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：机器人及其接触控制方法、装置及存储介质
- 下一篇：一种卡扣组件和灯具
