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申请/专利权人:纬创资通股份有限公司
摘要:本发明实施例提出一种用于深度学习网络的优化方法及运算系统。在优化方法中,取得第一数据。通过二的次方量化对第一数据量化。经二的次方量化的第一数据为第一格式或第二格式。第一格式或第二格式中的第一值的数量不同。取得第二数据。通过动态固定点量化对第二数据量化。对经二的次方量化的第一数据及经动态固定点量化的第二数据进行相关于深度学习网络的运算。借此,可提升预测精确度,并降低模型复杂度。
主权项:1.一种用于深度学习网络的优化方法,包括:取得一第一数据;通过一二的次方量化对该第一数据量化成一第一格式或一第二格式,其中该第一格式或该第二格式中的一第一值的数量不同;将该第一格式或该第二格式作为一目标格式;以及使用基于该目标格式量化的该第一数据进行相关于一深度学习网络的一运算。
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百度查询: 纬创资通股份有限公司 用于深度学习网络的优化方法及运算系统
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