[发明专利]处理卷积神经网络的方法在审
| 申请号： | 201911171097.1 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN111310888A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 伍捷;马云汉;谢必克;李湘村;苏俊杰;刘峻诚 | 申请（专利权）人： | 耐能智慧股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 赵平;周永君 |
| 地址： | 中国台*** | 国省代码： | 台湾;71 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种处理卷积神经网络的方法，包含将输入数据输入至浮点预训练CNN模型以产生浮点预训练CNN模型的每层的浮点特征图，将浮点特征图输入至统计分析模拟器以产生浮点预训练CNN模型的每层的动态量化范围，依据浮点预训练CNN模型的每层的动态量化范围对浮点预训练CNN模型的每层的特征值进行量化以产生量化CNN模型的每层的特征值、量化CNN模型的每层的纯量因子、及量化CNN模型的分数位，及将量化CNN模型的每层的特征值输入至推论引擎以使用低精度的定点算数操作来产生定点推论CNN模型的每层的特征值。 | ||
| 搜索关键词： | 处理 卷积 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
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