[发明专利]神经网络层间激活值量化方法及装置在审
| 申请号： | 201810218803.2 | 申请日： | 2018-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN108537322A | 公开（公告）日： | 2018-09-14 |
| 发明（设计）人： | 许震;王运节;张如高 | 申请（专利权）人： | 新智认知数据服务有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 吴黎 |
| 地址： | 201200 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种神经网络层间激活值量化方法及装置，其中，所述方法包括：获取神经网络上一级激活层的激活值；根据上一级激活层的激活值得到当前激活层的激活值极限；根据当前激活层的激活值极限和上一级激活层的激活值确定当前激活层各个激活值。从而能够将上一级激活层的激活值信息传递到当前激活层，相对于现有技术中固定设定极限的方式，本发明提供的技术方案能够根据上一级激活层的激活值动态适应激活值的变化，从而减小量化的估计偏差。 | ||
| 搜索关键词： | 激活层 激活 神经网络 量化 层间 动态适应 估计偏差 信息传递 减小 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络层间激活值量化方法，其特征在于，包括：获取神经网络上一级激活层的激活值；根据所述上一级激活层的激活值得到当前激活层的激活值极限；根据所述当前激活层的激活值极限和所述上一级激活层的激活值确定当前激活层各个激活值。
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