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卷积神经网络的量化感知训练方法、卷积神经网络结构

摘要

公开了一种卷积神经网络的量化感知训练方法,包括,对第一卷积神经网络进行样本训练,其中,第一卷积神经网络中至少一个卷积层包括有可合并分支结构和至少一个第一直连分支,将训练后的第一卷积神经网络至少一个卷积层中的至少一个第一直连分支予以保留,将卷积层中除第一直连分支之外的可合并分支结构进行合并,得到具有第一直连分支结构的第二卷积神经网络,基于第二卷积神经网络进行量化感知训练,以提高卷积神经网络模型的量化精度。

著录项

  • 公开/公告号CN114118363A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州研极微电子有限公司;

    申请/专利号CN202111304007.9

  • 申请日2021-11-05

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

  • 代理机构11018 北京德琦知识产权代理有限公司;

  • 代理人谢安昆;宋志强

  • 地址 310051 浙江省杭州市滨江区西兴街道联慧街6号2-1401-1406

  • 入库时间 2023-06-19 14:20:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-01

    公开

    发明专利申请公布

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