[发明专利]一种用于混合位宽超网络的充分训练方法在审
| 申请号： | 202210965207.7 | 申请日： | 2022-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN115438784A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 王玉峰;张泽豪;方双康;丁文锐 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 易卜 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于混合位宽超网络的充分训练方法，属于机器学习领域。具体步骤为：首先，对于含有特定位宽的搜索空间，分别训练其在各位宽下的单精度网络直至收敛，计算并记录不同位宽下网络各层量化误差，形成单精度网络的量化误差。然后，对该搜索空间构建包含所有位宽的混合位宽超网络，并在训练的每一个轮次中，计算超网络各层在每一位宽下的量化误差；进一步根据各层各位宽下的量化误差与单精度网络的量化误差对比，调整下一轮次超网络中的各位宽采样概率。最后，采用强化学习算法对超网络进行搜索，得到最优的位宽配置。本发明在搜索时可对各个子网进行准确评估，有效提升子网络精度和搜索得到的最优解性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 混合 位宽超 网络 充分 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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