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神经网络中位宽定点化方法、装置、终端和存储介质  
 【申请号】  CN201811095811.9  【申请日】  2018-09-19
 【公开号】  CN110929838A  【公开日】  2020-03-27
 【申请人】  杭州海康威视数字技术股份有限公司  【地址】  310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555号(二期)
 【共同申请人】  
 【发明人】  翁春磊
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  北京三高永信知识产权代理有限责任公司  【代理人】  韩东艳
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  33
 【摘要】  本申请公开了一种神经网络中位宽定点化方法、装置、移动终端和存储介质,属于图像检测技术领域。方法包括:获取神经网络对应的浮点模型和多个样本数据;基于多个样本数据,对浮点模型中的浮点参数、输入数据和输出数据分别进行定点转换,得到浮点参数的第一量化范围、输入数据的第二量化范围和输出数据的第三量化范围;根据第一量化范围、第二量化范围和第三量化范围,基于神经网络的整型卷积运算,对浮点参数的第一量化范围进行调整,得到第四量化范围;将浮点模型中的浮点参数的取值范围调整为第四量化范围得到定点模型。本申请中将浮点运算转为定点运算,提高模型卷积运算速度,降低了内存资源、硬盘存储资源和电量的消耗以及提高了运行速度。
 【主权项】  1.一种神经网络中位宽定点化方法,其特征在于,所述方法包括:获取神经网络对应的浮点模型和多个样本数据;基于所述多个样本数据,对所述浮点模型中的浮点参数、输入数据和输出数据分别进行定点转换,得到所述浮点参数的第一量化范围、所述输入数据的第二量化范围和所述输出数据的第三量化范围;根据所述第一量化范围、所述第二量化范围和所述第三量化范围,基于所述神经网络的整型卷积运算,对所述浮点参数的第一量化范围进行调整,得到第四量化范围;将所述浮点模型中的浮点参数的取值范围调整为所述第四量化范围,得到定点模型。
 【页数】  24
 【主分类号】  G06N3/04
 【专利分类号】  G06N3/04
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