[发明专利]基于神经网络差分的量化方法及系统有效
| 申请号： | 201910478617.7 | 申请日： | 2019-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN110378466B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 王苫社;赵政辉;马思伟 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及数字信号处理领域，特别涉及一种基于神经网络差分的量化方法及系统。具体包括：训练网络模型，将网络模型进行初始化；将网络模型的训练参数表达形式做为在初始化模型参数基础上的改变量；对网络模型的训练参数表达形式的改变量进行聚类量化处理，得到对应的网络模型紧凑表达形式。本发明解决预训练模型存在的条件下，如何在低比特量化的情况下尽可能提升神经网络模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 量化 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络差分的量化方法，其特征在于，具体包括：训练网络模型，将网络模型进行初始化；将网络模型的训练参数表达形式做为在初始化模型参数基础上的改变量；对网络模型的训练参数表达形式的改变量进行聚类量化处理，得到对应的网络模型紧凑表达形式。
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