[发明专利]神经网络模型的训练方法、数据处理方法和相关产品有效
| 申请号： | 201910945734.X | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110717585B | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 上海寒武纪信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 孙岩 |
| 地址： | 200120 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种神经网络模型的训练方法、数据处理方法和相关产品。该方法包括：获取初始网络模型；其中，所述初始网络模型中包括多个网络层；宽对初始训练输入数据进行逐层处理，得到各所述网络层对应的处理后的数据；根据处理后的数据，对所述初始网络模型进行训练，得到训练好的所述神经网络模型。采用本方法能够降低处理器的运算开销。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 数据处理 相关 产品 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，应用于包括处理器的计算平台中，所述方法包括：/n获取初始网络模型；其中，所述初始网络模型中包括多个网络层；/n按照各所述网络层对应的目标数据位宽对初始训练输入数据进行逐层量化，得到各所述网络层对应的量化后的量化数据；其中，所述目标数据位宽为根据每个所述网络层的输入数据和量化后的数据之间的量化误差所确定的数据位宽，所述初始训练输入数据包括语音数据、文本数据和图像数据中的至少一种；/n根据各所述网络层的所述量化数据，对所述初始网络模型进行训练，得到训练好的所述神经网络模型。/n
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