[发明专利]一种基于查表的神经网络量化方法在审
| 申请号： | 202110796331.0 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113449863A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 郭裕兰;王龙光;王应谦;安玮;林再平 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 邱轶 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于查表的神经网络量化方法。所述方法包括：分别构建与神经网络中各层参数及输入数据浮点数据与量化值之间的映射表，将多个数据样本依次输入已训练的全精度神经网络中进行迭代训练，在全精度神经网络对各所述数据样本进行处理时，每一层的参数及输入数据分别根据对应的映射表转化为相应的预设量化值，再根据全精度神经网络对应的损失函数进行反向传播且利用随机梯度下降方法对所述全精度神经网络以及映射表的参数进行优化，直至完成预设次数的迭代训练后，得到量化后的神经网络。采用本方法得到的量化后的神经网络具有较高量化精度和量化效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 量化 方法 | ||
【主权项】：
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