[发明专利]一种卷积神经网络低比特量化方法、系统及介质在审
| 申请号： | 202011552132.7 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112668714A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 沈付旺 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京权智天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11638 | 代理人： | 王新爱 |
| 地址： | 215124 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络低比特量化方法，包括通过损失函数以及下降系数训练激活阈值以及第一权值，通过量化函数和激活阈值计算出特征值；创建权值值域转换函数，根据所述第一权值计算出转换值；通过所述量化函数以及所述转换值计算第二权值，以及所述第二权值的值域；将所述特征值和所述第二权值的值域转化为整型；进行推理部署，将所述第二权值的值域转换为第一比特的范围，并计算卷积得到第一卷积值，将所述第一卷积值进行反量化得到第二卷积值；本发明能够通过定点训练得到激活阈值以及权值，将权值转换为需求的低比特整型数据，并通过对卷积计算过程的变形和改造，使得最终的卷积计算完全符合低比特卷积计算的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 比特 量化 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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