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生成量化神经网络的方法、装置、系统、存储介质及应用

摘要

本发明公开一种生成量化神经网络的方法、装置、系统、存储介质及应用。所述方法包括:确定步骤,基于待量化的神经网络中的浮点权重,分别确定与所述浮点权重对应的、用于直接输出量化权重的网络;量化步骤,利用所确定的网络,对与其对应的浮点权重进行量化,以得到量化神经网络;以及更新步骤,基于经由所述量化神经网络得到的损失函数值,更新所述所确定的网络、所述浮点权重和所述量化神经网络中的量化权重。根据本公开,可解决神经网络量化过程中的梯度不匹配问题,从而能提高所生成的量化神经网络的性能。

著录项

  • 公开/公告号CN113361700A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 佳能株式会社;

    申请/专利号CN202010142443.X

  • 申请日2020-03-04

  • 分类号G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11293 北京怡丰知识产权代理有限公司;

  • 代理人迟军;李艳丽

  • 地址 日本国东京都大田区下丸子3丁目30-2

  • 入库时间 2023-06-19 12:29:04

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