[发明专利]神经网络模型的权值量化方法及装置在审
| 申请号： | 201711108322.8 | 申请日： | 2017-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN107895190A | 公开（公告）日： | 2018-04-10 |
| 发明（设计）人： | 季向阳;刘文然;陈孝罡 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙)11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及神经网络模型的权值量化方法及装置。该方法包括基于神经网络模型针对的目标任务，将所述神经网络模型训练到收敛状态；根据所述神经网络模型的每层网络的每个阶段所需量化的类中心的个数，逐阶段将每个阶段所需量化的权值进行量化，得到每个阶段的类中心，其中，每层网络量化的阶段数大于1。本公开通过将神经网络模型的每层网络的权值分为多个阶段进行量化，由此通过增量的方式逐渐将神经网络模型的权值量化为所需的类中心，能够弥补量化过程中的精度损失，从而能够在保证神经网络模型针对目标任务的性能的同时，提高神经网络模型的压缩率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 量化 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种神经网络模型的权值量化方法，其特征在于，包括：基于神经网络模型针对的目标任务，将所述神经网络模型训练到收敛状态；根据所述神经网络模型的每层网络的每个阶段所需量化的类中心的个数，逐阶段将每个阶段所需量化的权值进行量化，得到每个阶段的类中心，其中，每层网络量化的阶段数大于1。
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