[发明专利]深度神经网络的量化方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201980037725.9 | 申请日： | 2019-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN112219208A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 隋志成;周力;刘默翰;俞清华;赵磊;蒋洪睿 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 张娜;臧建明 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供一种深度神经网络的量化方法、装置、设备及介质。包括：获取全浮点深度神经网络训练模型，全浮点深度神经网络训练模型的至少一个参数的存储长度小于8比特和/或至少一个数据的存储长度小于8比特。根据全浮点深度神经网络训练模型的操作集中各操作之间的关系，对全浮点深度神经网络训练模型的操作集进行压缩，以得到全浮点深度神经网络训练模型对应的深度神经网络推理模型的操作集。将深度神经网络推理模型发送给终端。从而可以降低对终端的性能的影响，如可以降低对终端的ROM、RAM、CPU、推理时间等性能的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 神经网络 量化 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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