[发明专利]级间激活值量化方法及装置在审
| 申请号： | 201810218916.2 | 申请日： | 2018-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN108520299A | 公开（公告）日： | 2018-09-11 |
| 发明（设计）人： | 许震;谢波;张如高 | 申请（专利权）人： | 新智认知数据服务有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;H04N7/18;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 吴黎 |
| 地址： | 201200 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种级间激活值量化方法及装置，所述方法包括：获取神经网络上一级激活层的激活值；采用卷积层预设权重对上一级激活层的激活值进行加权得到当前激活层的加权输入；在当前激活层对加权输入进行量化得到当前激活层的激活值。使得在对当前激活层加权输入进行量化时能够减少后续卷积层的乘法复杂度，相对于现有技术中复杂的卷积运算，本发明提供的技术方案能够对神经网络在进行激活值量化时之后减少卷积层乘法运算负担，从而提高了神经网络运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 激活层 激活 加权 量化 神经网络 卷积 乘法复杂度 乘法运算 卷积运算 运行效率 权重 预设 | ||
【主权项】：
1.一种级间激活值量化方法，其特征在于，包括：获取神经网络上一级激活层的激活值；采用预设权重对所述上一级激活层的激活值进行加权得到当前激活层的加权输入；在所述当前激活层对所述加权输入进行量化得到所述当前激活层的激活值。
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