[发明专利]卷积神经网络系统和卷积神经网络量化的方法在审
| 申请号： | 201810603231.X | 申请日： | 2018-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN110598839A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 郭鑫;罗龙强;余国生 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 11329 北京龙双利达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 魏雪娇;毛威 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供了一种卷积神经网络系统和卷积神经网络量化的方法，该系统包括：量化模块，用于对该系统的第i层卷积层的输入数据、该第i层卷积层的权重以及偏置分别进行量化，i为正整数；卷积模块，用于对量化后的该第i层卷积层的输入数据、量化后的该权重以及量化后的该偏置进行卷积计算，得到该第i层卷积层的卷积结果。本申请提供的卷积神经网络系统，通过对卷积层中需要量化的卷积层的权重、偏置以及输入该卷积层的输入数据进行量化，利用量化后的输入数据、量化后的权重以及量化后的偏置进行卷积计算，得到每一层卷积层的计算结果。降低卷积神经网络的计算量，提高了卷积神经网络量化的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 量化 卷积神经网络 偏置 权重 卷积计算 量化模块 计算量 正整数 申请 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络系统，其特征在于，包括：/n量化模块，用于对所述系统的第i层卷积层的输入数据、所述第i层卷积层的权重以及偏置分别进行量化，i为正整数；/n卷积模块，用于对量化后的所述第i层卷积层的输入数据、量化后的所述权重以及量化后的所述偏置进行卷积计算，得到所述第i层卷积层的卷积结果。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华为技术有限公司，未经华为技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810603231.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：统计感知权重量化
- 下一篇：知识迁移方法、信息处理设备以及存储介质
