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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于二次量化降低量化误差的方法及系统，方法按如下步骤：S1、激活数据并对激活数据进行预处理；S2、对预处理后的激活数据进行二次量化；S3、对量化后的数据进行编码；S4、编码后的数据进行分步加速卷积计算。本发明对传统二值神经网络激活的量化进行了改进，在激活的量化中引入了二次量化，降低了因量化带来的误差，进而保留了更多的特征信息，为模型的训练提供了更丰富的信息。最终，提高了模型的预测精度。
主权项：1.一种基于二次量化降低量化误差的方法，其特征在于，按如下步骤：S1、激活数据并对激活数据进行预处理；S2、对预处理后的激活数据进行二次量化；S3、对量化后的数据进行编码；S4、编码后的数据进行分步加速卷积计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于二次量化降低量化误差的方法及系统
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