[发明专利]一种面向点云的高效二值化神经网络量化方法及装置在审
| 申请号： | 202011105690.9 | 申请日： | 2020-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN112183731A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 刘祥龙;秦浩桐;丁一芙;蔡中昂;张明远 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汲智翼成知识产权代理事务所(普通合伙) 11381 | 代理人： | 陈曦;贾兴昌 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向点云的高效二值化神经网络量化方法及装置。该方法使用熵最大化的聚合函数和逐层尺度恢复步骤，使点云神经网络可以通过训练过程中最小化损失函数，达到信息熵最大化和网络权重、激活量化损失最小化，从而减少量化损失，提高二值化点云神经网络的性能。本发明与按位运算完全兼容，具有快速推断量化神经网络的优点。事实表明，本发明在各种网络架构中的表现非常出色，在内存消耗，推理速度和准确性方面优于现有技术。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 高效 二值化 神经网络 量化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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