量化定点模型的训练方法、装置及电子设备
实质审查的生效
摘要
本申请实施例提供了一种量化定点模型的训练方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取标准浮点训练数据和标准定点训练数据；根据深度学习浮点模型、初始深度学习定点模型、标准浮点训练数据、标准定点训练数据、预设构造函数、预设相似度计算函数确定与深度学习浮点模型对应的量化定点模型。这样，可以通过预设构造函数、预设相似度计算函数获取与深度学习浮点模型匹配的深度学习定点模型，能快速实现深度学习浮点模型量化为深度学习定点模型，提高量化的精度。
基本信息
专利标题 ：
量化定点模型的训练方法、装置及电子设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330710A
申请号 ：
CN202111664630.5
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
胡建兵袁涛
申请人 ：
湖南国科微电子股份有限公司
申请人地址 ：
湖南省长沙市长沙经济技术开发区泉塘街道东十路南段9号
代理机构 ：
北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
王新哲
优先权 ：
CN202111664630.5
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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