[发明专利]用于对神经网络进行后训练量化的方法和装置在审
| 申请号： | 202080048236.6 | 申请日： | 2020-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN114222997A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 阿米特·斯里瓦斯塔瓦;帕里克布·平贾里 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06F7/483 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 提供了一种用于对神经网络进行动态点量化以实现更高精度和更低存储要求的方法和装置(100)。传统的神经网络模型需要海量磁盘空间，这增加了与这些模型关联的计算成本，从而要求用户设备提供大量的性能和功率。本发明聚焦于量化深度学习模型，从而与传统模型相比，降低存储要求，而不损害精度，同时还实现更高的性能。所述神经网络通过如下方式来量化：确定输入是正数还是负数(901)；确定所述输入的指数范围(902)；确定所述输入的层参数的最大范围(903)；确定所述输入的层的偏移量(904)；通过将所述输入转换为其对应的二进制形式来执行指数调整(905)，并通过将所述偏移量与指数调整值相加来确定所述输入的指数表示(906)。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 神经网络 进行 训练 量化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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