[发明专利]一种自适应比特位宽的神经网络量化方法及其装置在审
| 申请号： | 202011630360.1 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112686384A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 岳涛;赵思杰;胡雪梅 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F17/15;G06F17/18 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种自适应比特位宽的神经网络量化方法及其装置。该方法的步骤为：通过在多比特二值约束下最小化量化期望均方误差获得在不同量化比特数下的量化策略的查找表；在量化训练过程中使用查找表对不同的权重参数进行量化；在前向过程与反向过程后，利用量化权重参数的梯度计算各权重参数关于损失函数的敏感度，并在一定迭代次数后根据累计敏感度来调整各权重参数的量化比特数。本发明的装置包括多比特量化模块和量化比特数调整模块。本发明的方法和装置不仅能够极大降低神经网络参数所占用的存储空间和计算量，还能降低训练时间，使其能够方便地部署于嵌入式设备、移动设备或其他终端。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 比特 神经网络 量化 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
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