[发明专利]基于细粒度数据分布对齐的神经网络后训练量化方法在审
| 申请号： | 202210101357.3 | 申请日： | 2022-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN114429209A | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 纪荣嵘;钟云山 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/063;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 基于细粒度数据分布对齐的神经网络后训练量化方法，涉及人工神经网络压缩与加速。1)计算校准数据集中每张图在预训练的全精度网络每一层的BN参数，得每个类别的代表BN参数；2)量化预训练的全精度网络得量化网络；3)生成器接受高斯噪声和随机选择的标签生成指定类别的图片，使用交叉熵损失、BN损失、代表BN损、扰动代表BN损失训练训练生成器；4)利用生成器生成的图片和校准数据集图片，使用蒸馏损失、交叉熵损失训练量化网络；5)循环2)～4)至达到预定的训练轮数；6)保留量化网络权重，即得量化后的量化网络。只需少量数据的校准数据集，可从头训练得量化网络，无需特定硬件支持，在通用硬件平台上实现网络压缩与加速。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 细粒度 数据 分布 对齐 神经网络 训练 量化 方法 | ||
【主权项】：
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