用于电力边缘计算分类神经网络的无数据量化训练方法

摘要

本发明公开了一种用于电力边缘计算分类神经网络的无数据量化训练方法，对无训练数据集的情况增加一个生成网络，该生成网络的功能是重建训练数据，用于量化网络的训练；该生成网络根据全精度网络的反馈进行学习，生成的图片具有高的置信度且满足多样性。量化网络根据生成网络生成的图片，参考全精度网络的输出，使用知识蒸馏的方法进行学习；解决了现有技术存在的量化误差导致分类精度严重下降等技术问题。