[发明专利]神经网络模型的训练方法、存储介质及电子设备在审
| 申请号： | 202110251322.3 | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN113723161A | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 康洋 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 江舟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络模型的训练方法、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：对神经网络模型训练过程时，对训练使用的数据进行量化操作，使用量化后的小比特数据进行神经网络模型的训练，为了保证神经网络模型的精度，在量化操作后的数据执行目标操作后，再对目标操作后输出的数据执行反量化操作，也就是说，在神经网络模型的量化训练过程中，在保证量化精度损失不大的情况下，可将神经网络模型容量下降至一定的数值，并且运行时的内存也会减少，减少数据搬运的同时可大大降低模型功耗，进而解决了现有技术中，在对神经网络模型进行训练的过程中需要的资源较多的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 存储 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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