[发明专利]针对神经网络训练调整激活压缩在审
| 申请号： | 202080014556.X | 申请日： | 2020-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN113424202A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | D·洛;B·达尔维什·鲁哈尼;E·S·钟;赵一人;A·费尼沙耶;R·赵 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 马明月 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 公开了用于使用量化精度数据格式来训练神经网络加速器的装置和方法，特别是用于调整被用来在训练期间存储激活值的浮点格式的装置和方法。在所公开技术的某些示例中，计算系统包括处理器、存储器和与存储器通信的浮点压缩器。计算系统被配置为产生包括以第一浮点格式表达的激活值的神经网络，基于性能度量选择针对神经网络的第二浮点格式，将激活值中的至少一个激活值转换为第二浮点格式，以及将经压缩的激活值存储在存储器中。可以被调整的第二浮点格式的各方面包括被用来表达尾数的位数、指数格式、非均匀尾数的使用和/或被用来表达尾数中的一些尾数的离群值的使用。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 神经网络 训练 调整 激活 压缩 | ||
【主权项】：
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