[发明专利]神经网络模型的训练方法及装置在审
| 申请号： | 201910208661.6 | 申请日： | 2019-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111723901A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 王桂彬;白锦峰 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 宋合成 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种神经网络模型的训练方法及装置，其中，该方法包括：获取神经网络初始模型；对所述神经网络初始模型的网络参数进行参数量化以生成参数量化神经网络模型；以及对所述参数量化神经网络模型进行激活量化。由于在训练神经网络模型的过程中，对网络参数和激活结果进行了量化，使应用比特乘法成为可能，实现了在保证神经网络模型的识别精度的前提下，极大地压缩了神经网络模型的深度和体积，极大地降低了神经网络模型在推理时的计算复杂度，加快了神经网络模型的推理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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