基于特征迁移的低比特神经网络训练方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于迁移学习的低比特神经网络训练方法及系统，包括：低比特特征提取步骤：对训练数据集的图像，使用低比特深度卷积神经网络提取图像的低比特特征图；全精度特征提取步骤：对训练数据集的图像，使用全精度深度卷积神经网络提取图像的全精度特征图；特征对齐步骤：根据低比特特征图和全精度特征图，通过特征迁移，在特征对齐的约束下，协同训练全精度深度卷积神经网络和低比特深度卷积神经网络，使得低比特特征图和全精度特征图对齐；低比特预测步骤：根据训练后的低比特深度卷积神经网络实现图像类型的预测；本发明通过直接对连续空间的全精度特征图进行特征迁移，避免了因量化造成的特征细节损失。