[发明专利]深度卷积神经网络的混合精度量化方法及相关设备在审
| 申请号： | 202310867033.5 | 申请日： | 2023-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN116720550A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 孙维泽;熊旭伦;黄磊;陈少武;陈贵童 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 杨济彰 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种深度卷积神经网络的混合精度量化方法及相关设备，方法包括，对经过样本训练后的全精度深度卷积神经网络模型输入层、各个卷积层和各个全连接层浮点数表示的权重与偏置进行缩放为实数表示的权重与偏置，并对应地对全精度深度卷积神经网络模型各层的网络输出值进行量化，对量化后的深度卷积神经网络模型的不同精度组合进行模型测试，从测试准确率结果中选出最佳的量化精度组合。本发明的有益效果在于：最大限度的在减小网络所占用的内存与加快推理速度的同时，保证网络的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 卷积 神经网络 混合 精度 量化 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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