[发明专利]基于低精度浮点数的CNN量化方法、前向计算方法及硬件装置有效
| 申请号： | 201910940682.7 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110852434B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 吴晨;王铭宇;徐世平 | 申请（专利权）人： | 梁磊 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 赖林东 |
| 地址： | 225000 江苏省扬州市维*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于低精度浮点数的CNN量化方法、前向计算方法及装置，涉及深度卷积神经网络量化领域；其量化方法包括步骤：定义网络的低精度浮点数表现形式MaEb；在优化低精度浮点数表示形式过程中，通过更改比例因子、更改a和b的组合和计算量化前后的权重和激活值均方差，获取所述均方差最小值对应的最优低精度浮点数表示形式和最优比例因子；基于上述低精度浮点数表示形式和最优比例因子，完成单精度浮点数量化为低精度浮点数；本发明通过计算和使用低精度浮点数表现形式MaEb，实现在不需要重新训练的情况下，保证网络量化的准确率；实现在保证准确率的情况下，大大提升定制电路或非定制电路上加速的性能，定制电路为ASIC或者SOC，非定制电路包括FPGA。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 精度 浮点 cnn 量化 方法 计算方法 硬件 装置 | ||
【主权项】：
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