[发明专利]一种量化推理超参数大于1时确保推理精度的方法在审

专利信息
申请号: 202011622526.5 申请日: 2020-12-31
公开(公告)号: CN114692877A 公开(公告)日: 2022-07-01
发明(设计)人: 周飞飞 申请(专利权)人: 合肥君正科技有限公司
主分类号: G06N5/04 分类号: G06N5/04;G06N3/04
代理公司: 北京嘉东律师事务所 11788 代理人: 田欣欣
地址: 230088 安徽省合肥市高新区望江*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明一种量化推理超参数大于1时确保推理精度的方法,包括:假设第i层的量化计算如下所示:Xq=scale(Qf*Qw+bias)然后把scale进行31位定点化运算:其中,增加scale大于1.0的定点化过程,即增加left_shift参数,增加left_shift右移操作值,在对模型超参数量化移位过程中减去left_shift参数,确保网络在scale推理参数能够满足模型的定点化通用性。所述方法旨在修改模型的定点化过程,使得模型能够同时满足scale大于或者小于1的情况。
搜索关键词: 一种 量化 推理 参数 大于 确保 精度 方法
【主权项】:
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