[发明专利]一种深度神经网络的量化方法、装置、电子设备及介质有效
| 申请号： | 201911320012.1 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111091184B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 梁玲燕;董刚;赵雅倩 | 申请（专利权）人： | 浪潮（北京）电子信息产业有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 陈丽 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种深度神经网络的量化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取预训练生成的深度神经网络的浮点型模型；计算深度神经网络中各量化单元的重要性评估值；量化单元的类型包括深度神经网络的权重参数通道和/或隐含层，权重参数通道作为量化单元时用于进行权重参数量化，隐含层作为量化单元时用于进行激活输出量化；确定各个量化单元分别对应的量化位数；量化位数与各个量化单元的重要性评估值正向变化；根据量化位数对浮点型模型进行量化。本申请为不同权重参数通道和/或隐含层分别设置了与信息重要性相关变化的量化位数，在保障精度的同时进行了最大限度地量化压缩，减少了数据处理量并加快了计算。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 神经网络 量化 方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
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