[发明专利]利用反向传播为深度神经网络选择量化参数的方法和系统在审
| 申请号： | 201911328367.5 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111353579A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 斯巴布斯·塞法尔韦 | 申请（专利权）人： | 畅想科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人： | 林强 |
| 地址： | 英国赫*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文涉及利用反向传播为深度神经网络选择量化参数的方法和系统。该方法包括确定DNN的模型响应于训练数据的输出，该DNN的模型包括一个或多个量化块，该一个或多个量化块被配置为在根据DNN的层处理输入到该层的值的集合之前变换该值的集合，对值的集合的变换模拟值的集合到由一个或多个量化参数定义的定点数格式的量化；基于所确定的输出和基于量化参数的DNN的大小确定DNN的成本度量；将成本度量的导数反向传播到量化参数中的一个或多个以生成成本度量针对该一个或多个量化参数的每一者的梯度；并且基于梯度来调整量化参数中的一个或多个。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 反向 传播 深度 神经网络 选择 量化 参数 方法 系统 | ||
【主权项】：
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