[发明专利]一种基于8比特训练量化优化方法在审
| 申请号： | 202011497928.7 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112668712A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 谢远东;梁家恩 | 申请（专利权）人： | 云知声智能科技股份有限公司;厦门云知芯智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100096 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于8比特训练量化优化方法，通过构建浮点卷积神经网络模型；针对输入添加QuantStub模块；针对输入添加DeQuantStub模块；针对第一可量化层和第二可量化层的级联操作进行融合；针对可量化层添加FakeQuant操作；针对模型最终部署的平台，选择Backend；使用浮点训练累积梯度动量初始化优化器动量参数；使用梯度增压法更新梯度；最终按照训练步骤训练；解决浮点模型训练量化性能损失大问题，基本达到无损训练量化，且方法计算复杂度简单，几乎不会增加训练的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 比特 训练 量化 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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