[发明专利]可在线切换比特位宽的量化神经网络的方法及系统在审
| 申请号： | 202010929604.X | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112101524A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 张娅;杜昆原;王延峰 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种可在线切换比特位宽的量化神经网络的方法及系统，包括：将不同比特位宽的深度神经网络整合到一个超网络中，所有比特位宽的网络共享同一个网络架构；超网络以不同的比特位宽运行，对于任意一个比特位宽，得到对应的网络中间层特征，每一个网络中间层特征采用相应的批归一化层进行处理；通过监督学习对超网络进行训练，在超网络训练阶段模拟量化噪声，直至低比特模式与高比特模式之间的一致性损失函数收敛，得到训练后的超网络；使用预设的量化器从训练后的超网络中抽取出目标比特位的量化神经网络进行低比特推理。本发明能够使神经网络在不进行再次训练的前提下，任意切换比特位宽，以适应不同的硬件部署环境。 | ||
| 搜索关键词： | 在线 切换 比特 量化 神经网络 方法 系统 | ||
【主权项】：
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