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申请/专利权人：南京后摩智能科技有限公司
摘要：本公开实施例公开了一种神经网络量化方法和装置、神经网络加速器、设备和介质，涉及神经网络技术、量化技术和存算一体技术，通过利用校准数据集对初始神经网络进行量化参数的初始化，得到第一神经网络，再利用训练数据集对第一神经网络进行训练直至满足第一预设条件，得到第二神经网络，然后，以量化参数候选列表作为量化参数约束条件，利用训练数据集对第二神经网络进行训练直至满足第二预设条件，得到量化后神经网络，其中的量化参数候选列表包括多个整型数值，该量化参数候选列表基于待部署量化后神经网络的硬件平台的硬件开销参数和第一神经网络的量化参数确定，从而降低对ADC单元的电压分辨率要求，降低硬件成本。
主权项：1.一种神经网络量化方法，其特征在于，包括：利用校准数据集对初始神经网络进行量化参数的初始化，得到第一神经网络；利用训练数据集对所述第一神经网络进行训练，直至满足第一预设条件，得到第二神经网络；以量化参数候选列表作为量化参数约束条件，利用所述训练数据集对所述第二神经网络进行训练，直至满足第二预设条件，得到量化后神经网络；其中，所述量化参数候选列表包括多个整型数值，所述量化参数候选列表基于待部署所述量化后神经网络的硬件平台的硬件开销参数和所述第一神经网络的量化参数确定。
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百度查询： 南京后摩智能科技有限公司 神经网络量化方法和装置、神经网络加速器、设备和介质
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