[发明专利]基于分布优化的线性-非线性联合神经网络量化方法在审
| 申请号： | 202310384292.2 | 申请日： | 2023-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN116384467A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 周喜川;段运模;刘海军 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/0985;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 廖曦 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于分布优化的线性‑非线性联合神经网络量化方法，属于神经网络领域。该方法通过自动学习优化量化数据分布以提升量化数据对浮点数据分布的拟合度，减少量化误差，提升量化网络性能；同时，该方法在目标神经网络中联合实施线性量化策略和非线性量化策略，在提升量化神经网络性能的同时减少量化神经网络训练复杂度，加速模型推理。该方法使用两种不同的训练方式对量化神经网络进行训练，以满足不同应用场景需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布 优化 线性 非线性 联合 神经网络 量化 方法 | ||
【主权项】：
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