模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、介质
实质审查的生效
摘要

本公开实施例是关于一种模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、存储介质,涉及计算机技术领域,该模型训练方法包括:获取机器学习模型,所述机器学习模型使用浮点精度训练得到;对所述机器学习模型的权重进行跨层权重正则化处理,得到正则化后的权重;确定推理引擎对应的量化信息,并基于所述量化信息确定多个训练参数;基于所述多个训练参数,对所述机器学习模型对应的正则化后的权重以及特征图进行量化感知训练,以得到训练好的机器学习模型。本公开的技术方案在量化感知训练过程中引入渐进式量化训练,能够提高量化训练的模型精度,得到精度更高的量化推理模型。

基本信息
专利标题 :
模型训练方法、对象处理方法及装置、电子设备、介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114418121A
申请号 :
CN202210088006.3
公开(公告)日 :
2022-04-29
申请日 :
2022-01-25
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
刘洋郭彦东冯天鹏
申请人 :
OPPO广东移动通信有限公司
申请人地址 :
广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号
代理机构 :
深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司
代理人 :
刘抗美
优先权 :
CN202210088006.3
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06N3/04  G06N3/08  
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
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-20 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20220125
2022-04-29 :
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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