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申请/专利权人：合肥君正科技有限公司
摘要：本发明提供一种后量化网络Conv2D算子bias量化的优化方法，所述方法包括：S1：按照神经网络的算子排序逐层访问Conv2D算子；S2：获取当前算子的SumScale数组信息，获取SumScale数组的最大值maxValue；S3：当maxValue大于1时，对maxValue进行移位操作，直到maxValue是小于1时，记录移位信息为shift_factor；S4：使用shift_factor参与bias移位量化，同时更新Conv2D算子后量化公式推理和SumScale数组。本方法对Conv2D算子bias量化进行有效的移位处理，解决bias不做任何处理或者移位处理无效的问题。本优化方法在每层算子量化时选择动态的shift_factor参数，使用shift_factor参数在bias量化过程进行移位操作以减少bias信息损失。
主权项：1.一种后量化网络Conv2D算子bias量化的优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：按照神经网络的算子排序逐层访问Conv2D算子；S2：获取当前算子的SumScale数组信息，获取SumScale数组的最大值maxValue；S3：当maxValue大于1时，对maxValue进行移位操作，直到maxValue是小于1时，记录移位信息为shift_factor；S4：使用shift_factor参与bias移位量化，同时更新Conv2D算子后量化公式推理和SumScale数组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥君正科技有限公司 一种后量化网络Conv2D算子bias量化的优化方法
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