[发明专利]一种面向物料识别的神经网络推理加速方法有效
| 申请号： | 202110549464.8 | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113222148B | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 孟文超;朱建新;徐金明;董超;陈军;陈雪超;林学忠 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向物料识别的神经网络推理加速方法，解决了边缘端网络推理延迟严重的问题。首先，本发明创造性的运用余弦距离来判定量化前后的网络特征分布差异，从而确定不同层对量化到低比特的敏感性；运用混合精度量化将网络中对量化敏感的层量化到更高的比特。其次，针对物料识别网络划分方法受网络带宽影响较大的问题，本发明在传统的模型划分算法中加入正则化项，优先选取更低比特量化层作为划分点，降低推理受网络带宽的影响。最后，本发明面向混合精度量化和网络划分协同设计中，混合精度和划分点选取搜索空间大的问题，基于贪婪算法先根据网络精度要求确定混合精度量化方案，再选取总延时最少的划分点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 物料 识别 神经网络 推理 加速 方法 | ||
【主权项】：
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