[发明专利]神经网络模型的量化方法、电子设备及可读存储介质在审
| 申请号： | 202211399379.9 | 申请日： | 2022-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN115564028A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 章小龙;黄敦博;刘超;高毅 | 申请（专利权）人： | 安谋科技（中国）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海华诚知识产权代理有限公司 31300 | 代理人： | 肖华 |
| 地址： | 200233 上海市闵行*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请涉及人工智能领域，公开了一种神经网络模型的量化方法、电子设备及可读存储介质。该方法通过确定量化的神经网络模型的预设结构，预设结构包括线性算子和非线性算子，并在非线性算子的类型为第一类型的情况下，将线性算子的输入数据的量化参数融合到非线性算子的第一浮点数权重数据中，确定第二浮点数权重数据，对第二浮点数权重数据进行量化，确定定点数权重数据，再根据定点数权重数据和线性算子的定点数输入数据的线性运算结果，进行与非线性算子功能对应的非线性运算，确定浮点数运算结果并生成定点数运算结果，从而能够优化算子之间传递数据的处理过程，减少神经网络模型的量化误差，提高神经网络模型的运行性能和计算精度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 量化 方法 电子设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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