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2023-05-28 发布于四川
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一种神经网络低比特量化方法.pdf

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本发明为一种神经网络低比特量化方法，量化神经网络每个通道的权重值至低比特定点权重。根据目标量化阈值和浮点量化区间，获取当前卷积层的输入量化系数。将下一个卷积层的输入量化系数作为当前卷积层的输出量化系数。量化输入浮点数据获取输入定点数据。量化输出浮点数据获取输出定点数据。将缩放因子和偏置分别转化成缩放因子定点值和偏置定点值。根据低比特定点权重、输入定点数据、输出定点数据、缩放因子定点值和偏置定点值，获取神经网络，量化后的神经网络模型能够应用嵌入式设备中。

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112381205 A (43)申请公布日 2021.02.19 (21)申请号 202011057930.2 (22)申请日 2020.09.29 (71)申请人北京清微智能科技有限公司

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