[发明专利]用于生成卷积神经网络的方法和装置在审
| 申请号： | 201810084926.1 | 申请日： | 2018-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN108288089A | 公开（公告）日： | 2018-07-17 |
| 发明（设计）人： | 姜志超 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了用于生成卷积神经网络的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取卷积神经网络的目标卷积层的初始输入值和初始权重，以分别生成第一输入值集合和第一权重集合；根据当前阶段的量化比例，对第一输入值集合和第一权重集合分别进行量化取整，生成第二输入值集合和第二权重集合，其中，第二权重集合中包括量化取整后的第一权重；将第二权重集合作为目标卷积层的权重，并确定当前阶段的总量化比例是否达到预设比例值；响应于确定当前阶段的总量化比例达到预设比例值，生成并存储目标卷积神经网络。该实施方式可以实现目标卷积层权重的多阶段量化，有助于提高卷积神经网络的生成方法的灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 权重 卷积神经网络 集合 输入值集合 目标卷 积层 量化 方法和装置 取整 预设 初始权重 存储目标 多阶段 响应 申请 | ||
【主权项】：
1.一种用于生成卷积神经网络的方法，包括：获取卷积神经网络的目标卷积层的初始输入值和初始权重；根据所述初始输入值和所述初始权重，分别生成第一输入值集合和第一权重集合；根据当前阶段的量化比例，对所述第一输入值集合中的各第一输入值和所述第一权重集合中的各第一权重分别进行量化取整，生成第二输入值集合和第二权重集合，其中，所述第二权重集合中包括量化取整后的第一权重；将所述第二权重集合作为所述目标卷积层的权重，并确定所述目标卷积层的权重在当前阶段的总量化比例是否达到预设比例值；响应于确定所述目标卷积层的权重在当前阶段的总量化比例达到预设比例值，将当前阶段的卷积神经网络作为目标卷积神经网络，并存储所述目标卷积神经网络。
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