[发明专利]神经网络的量化策略确定方法、图像识别方法和装置有效
| 申请号： | 201910531769.9 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN110348562B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 刘泽春;郭梓超;衡稳 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 朱五云 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种神经网络的量化策略确定方法、图像识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质。该方法包括：获取预设的针对目标神经网络的多种量化策略；其中，每个量化策略用于表征目标神经网络中各网络层的运算属性的值，目标神经网络在各个量化策略下具有对应的模型参数；根据目标神经网络采用不同量化策略下的模型参数对测试样本进行测试的测试精度，从目标神经网络对应的多种量化策略中选择至少一种量化策略作为目标量化策略。采用本方法确定的目标量化策略能够在对目标神经网络压缩的同时，避免目标神经网络的预测精度严重下降的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 量化 策略 确定 方法 图像 识别 装置 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络的量化策略确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设的针对目标神经网络的多种量化策略；其中，每个量化策略用于表征所述目标神经网络中各网络层的运算属性的值，所述目标神经网络在各个量化策略下具有对应的模型参数；根据所述目标神经网络采用不同量化策略下的模型参数对测试样本进行测试的测试精度，从所述目标神经网络对应的多种量化策略中选择至少一种量化策略作为目标量化策略。
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