[发明专利]人工神经网络的混合精度训练在审
| 申请号： | 202080021145.3 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN113632106A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 朱海杉;T·纳;D·洛;E·S·钟 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 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： | 在训练人工神经网络(ANN)时使用混合精度值可以提高性能，同时降低成本。ANN的某些部分和/或步骤可以被选择来在训练时使用更高或更低的精度值。另外或可替代地，训练的早期阶段以较低的精度级别就足够准确来快速改进ANN模型，而较高的精度级别可以被用来提高后续步骤和时期的准确度。类似地，可以向长短期记忆(LSTM)的不同门供应具有不同精度的值。 | ||
| 搜索关键词： | 人工 神经网络 混合 精度 训练 | ||
【主权项】：
暂无信息
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