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申请/专利权人：南开大学
摘要：本发明涉及计算机技术领域，具体公开了一种基于偏置补偿的神经网络量化误差凸优化方法，包括：在量化模型的每个量化层的输出上分别添加偏置补偿向量，所述偏置补偿向量为所述量化层的输出与所述量化层对应的原始浮点模型的浮点层的输出的差值，所述量化模型为所述原始浮点模型量化后的模型。本发明通过找到量化模型中每个量化层的输出的最优偏置补偿向量，并将该向量补偿到量化层输出中来最小化量化误差，将寻找最优的噪声矩阵这样一个非凸的问题转换为寻找最优的偏置补偿向量这样一个凸问题，能够很好地减小输出误差，并且本发明可以和许多现有的量化方法相结合，进一步提升量化后模型的精度，实现模型超低位宽的量化。
主权项：1.一种基于偏置补偿的神经网络量化误差凸优化方法，其特征在于，包括：在量化模型的每个量化层的输出上分别添加偏置补偿向量，所述偏置补偿向量为所述量化层的输出与所述量化层对应的原始浮点模型的浮点层的输出的差值，所述量化模型为所述原始浮点模型量化后的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 一种基于偏置补偿的神经网络量化误差凸优化方法
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