[发明专利]一种神经网络精度调整方法及装置在审
| 申请号： | 201810792748.8 | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN110738315A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 刘凯;吕灵玥;陈凯;赵鹏;罗龙强;杨弢;陈少杰 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 11291 北京同达信恒知识产权代理有限公司 | 代理人： | 冯艳莲 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种神经网络精度调整方法及装置，用于在对神经网络进行量化的同时，保证神经网络的精度。在该方案中，计算机装置在对神经网络中的每个计算层进行量化处理后，还需要调整神经网络的模型，以保证该计算层量化后的神经网络的精度能够达到该计算层对应的目标精度。这样，该方法可以保证所有计算层进行量化处理后该神经网络的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 计算层 量化处理 量化 计算机装置 精度调整 保证 申请 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络精度调整方法，由计算机装置的处理器执行，所述处理器对输入所述神经网络的数据进行处理后输出，所述神经网络包括至少一个计算层，每个计算层对所述数据进行一种特定的计算，其特征在于，所述方法包括：/n当当前计算层为待调整精度的计算层时，将所述当前计算层对数据的计算方式由浮点运算改为定点运算；/n通过多次前向传播及反向传播，调整神经网络的模型；/n通过多次前向传播计算所述神经网络的精度；/n确定所述神经网络的精度是否达到所述当前计算层对应的第一目标精度；/n当所述神经网络的精度达到所述当前计算层对应的第一目标精度时，关闭所述当前计算层的反向传播，且将所述当前计算层的下一计算层作为待调整精度的计算层。/n
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