神经网络模型的量化方法和装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202010144339.4
IPC分类号：G06N3/08
申请日期：
2020-03-04
申请人：
北京百度网讯科技有限公司

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著录项信息

专利名称	神经网络模型的量化方法和装置
申请号	CN202010144339.4	申请日期	2020-03-04
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-07	公开/公告号	CN113361701A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	北京百度网讯科技有限公司	申请人地址	北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京百度网讯科技有限公司	当前权利人	北京百度网讯科技有限公司
发明人	希滕;张刚;温圣召
代理机构	北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司	代理人	王达佐;马晓亚

摘要

本公开涉及人工智能领域。本公开的实施例公开了神经网络模型的量化方法和装置。该方法包括：获取通过迭代执行多次搜索操作确定的神经网络模型各网络层的量化因子；基于获取到的量化因子对神经网络模型进行量化；搜索操作包括：从预设的量化方法搜索空间搜索出候选量化因子集合，基于候选量化因子集合对神经网络模型进行量化得到候选网络模型，候选量化因子集合包括与神经网络模型的各网络层分别对应的候选量化因子；基于候选网络模型的性能进行反向传播以更新搜索出的候选量化因子集合；响应于确定候选网络模型的性能满足预设的收敛条件，基于当前的候选量化因子集合确定出神经网络模型的各网络层的量化因子。该方法可以减小模型的量化损失。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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