[发明专利]基于阻变存储器的量化因子优化的图像分类方法及装置有效
| 申请号： | 202211238897.2 | 申请日： | 2022-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN115311506B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 高丽丽;时拓;刘琦;顾子熙;张徽;张程高;崔狮雨 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉;杨小凡 |
| 地址： | 311100 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于阻变存储器的量化因子优化的图像分类方法及装置，分别构建基于阻变存储器的浮点神经网络模型及与其对应的基于阻变存储器的神经网络量化模型，通过一种新的量化因子优化损失函数结合分类损失函数，对神经网络量化模型进行训练，并且与阻变存储器的特性结合，通过迭代优化使图像分类神经网络模型学习到的量化因子尽可能的接近2的幂次方，在推理阶段，将量化后的值映射到阻变存储器阵列的电压值和电导值，并对输出电流进行移位操作，得到卷积层输出量化后的值，最终得到基于阻变存储器的神经网络量化模型的图像分类结果，由于每层的量化因子通过基于阻变存储器的神经网络模型学习得到，能够加快模型的推理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 存储器 量化 因子 优化 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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