[发明专利]基于无标签数据的神经网络模型量化方法及装置在审
| 申请号： | 201911189663.1 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN110969251A | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈晨;袁勇;胡晰远;彭思龙 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于无标签数据的神经网络模型量化方法及装置。为了解决现有技术需要依赖训练集才能实现对神经网络压缩的问题，本发明提出一种基于无标签数据的神经网络模型量化方法，包括基于第一预设量化位宽对原始神经网络模型的权重进行量化，获取第一量化神经网络模型；基于原始神经网络模型的输出和第一量化神经网络模型的输出，对第一量化神经网络模型的每一层不同通道的量化位宽进行优化，获取第二量化神经网络模型；基于原始神经网络模型的特征和第二量化神经网络模型的特征，对第二量化神经网络模型的权重进行优化，获取目标神经网络模型。本发明的方法能够通过少量无标签数据对神经网络模型进行量化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 标签 数据 神经网络 模型 量化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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