神经网络模型量化方法及装置
公开
摘要
本说明书实施例提供一种神经网络模型量化方法及装置，其中所述神经网络模型量化方法包括：根据目标模型的初始参数的参数属性确定目标模型的多层网络的目标参数，根据目标参数确定目标模型的多层网络的存储压力，根据多层网络的存储压力对目标模型的目标层网络的目标参数进行调整。通过目标参数确定目标模型的多层网络的存储压力，根据多层网络的存储压力确定要调整精度的目标层网络以及目标参数，进而对不同的目标参数进行不同的精度调整，提高了自动化程度和效率。
基本信息
专利标题 ：
神经网络模型量化方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580610A
申请号 ：
CN202210114146.3
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-01-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王楠周鹏
申请人 ：
阿里巴巴（深圳）技术有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区粤海街道科苑南路3239号阿里云大厦S1号楼501
代理机构 ：
北京智信禾专利代理有限公司
代理人 ：
赵杰
优先权 ：
CN202210114146.3
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
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
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-03 ：
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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