[发明专利]人工神经网络调整方法和装置有效
| 申请号： | 201810550168.8 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110555508B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 高梓桁 | 申请（专利权）人： | 赛灵思电子科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11452 | 代理人： | 张阳 |
| 地址： | 100029 北京市朝阳区安定路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种调整人工神经网络(ANN)的方法和装置。ANN至少包括多个层，所述方法包括：获取待训练的神经网络模型；使用高比特定点量化来对所述神经网络模型进行训练，以获得经训练的高比特定点量化神经网络模型；使用低比特对所述高比特定点量化神经网络模型进行微调，以获得经训练的带低比特定点量化的神经网络模型；以及输出所述经训练的带低比特定点量化的神经网络模型。本发明的位宽逐渐降低的神经网络训练方案兼顾神经网络的训练及部署，由此能够在极低位宽的情况下实现可以媲美浮点网络的计算精度。 | ||
| 搜索关键词： | 人工 神经网络 调整 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种调整人工神经网络(ANN)的方法，其中所述ANN至少包括多个层，所述方法包括：/n获取待训练的神经网络模型；/n使用高比特定点量化来对所述神经网络模型进行训练，以获得经训练的高比特定点量化神经网络模型；/n使用低比特对所述高比特定点量化神经网络模型进行微调，以获得经训练的带低比特定点量化的神经网络模型；以及/n输出所述经训练的带低比特定点量化的神经网络模型。/n
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