卷积神经网络的量化方法、神经网络、设备及存储介质

摘要

本发明适用计算机技术领域，提供了一种卷积神经网络的量化方法、神经网络、设备及存储介质，该方法包括：a、对待量化卷积神经网络进行预训练，以得到第一卷积神经网络；b、对第一卷积神经网络进行量化，得到第二卷积神经网络；c、计算第二卷积神经网络中未进行余项补偿量化的每一卷积层的贡献度；d、根据得到的贡献度，获取第二卷积神经网络中需要进行余项补偿量化的待补偿卷积层，对待补偿卷积层进行余项补偿量化，得到第三卷积神经网络；e、对第三卷积神经网络的精确度进行测试，若达到预设精确度，则输出第三卷积神经网络，否则将第三卷积神经网络设置为第一卷积神经网络，并跳转至步骤b，直至第三卷积神经网络的精确度达到预设精确度。