[发明专利]一种神经网络模型量化方法、设备、产品及介质在审
| 申请号： | 202210173244.4 | 申请日： | 2022-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN114662380A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 孙培钦;周赫斌 | 申请（专利权）人： | 北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司;深圳旷视金智科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 唐正瑜 |
| 地址： | 100096 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种神经网络模型量化方法、设备、产品及介质，应用于人工智能技术领域，用以解决利用直通估计器进行模型量化导致模型性能下降的问题。具体为：获取预先训练的用于对输入的图像数据进行处理且各权重为浮点数的第一神经网络模型；基于梯度调整函数分别对第一神经网络模型的各权重进行调整，得到第二神经网络模型；基于权重量化系数分别对第二神经网络模型的各权重进行量化，得到目标神经网络模型。这样，通过利用梯度调整函数调整神经网络模型的各权重使各权重分别收敛于其对应的量化整数值后再基于权重量化系数对各权重进行量化，可以实现完全绕过直通估计器的模型量化，保持了神经网络模型的最优性能和对输入的图像数据的处理精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 模型 量化 方法 设备 产品 介质 | ||
【主权项】：
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