[发明专利]针对于复杂神经网络的分层量化方法与装置有效
| 申请号： | 201610698184.2 | 申请日： | 2016-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN107688855B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 余金城;姚颂 | 申请（专利权）人： | 赛灵思公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京卓孚律师事务所 11821 | 代理人： | 任宇 |
| 地址： | 美国加利福尼亚*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工神经网络(ANN)，例如卷积神经网络(CNN)，尤其涉及如何通过对复杂神经网络的定点量化来实现压缩和加速人工神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 复杂 神经网络 分层 量化 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种量化人工神经网络(ANN)的方法，其中所述ANN是有分支的神经网络，至少包括：第1、第2、…第n个卷积层(CONV层)，第1、第2、…第m个全连层(FC层)，第1、第2、…第l个级联层(CONCAT层)，其中所述n、m、l为正整数，所述方法包括：(a)对所述CONV层、FC层、CONCAT层中每一层的输出的数值范围进行定点量化；(b)确定所述ANN中的各个子网络，每个子网络以CONCAT层作为最后一层，其中每个CONCAT层把前一级多个层的输出合并为一个输出；(c)针对每个子网络，基于CONCAT层的输出的定点量化范围，修改所述CONCAT层的前一级各个层的输出的定点量化范围。
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