公开了一种训练神经网络的方法、装置、及电子设备。根据一实施例，一种训练神经网络的方法可以包括：量化卷积神经网络中卷积层的第一组浮点型参数，以获得卷积层的第一组定点型参数；基于与卷积层相对应的归一化层的第二组浮点型参数和所述第一组定点型参数，确定卷积层的第三组浮点型参数；以及量化所述第三组浮点型参数为第二组定点型参数，以得到定点化的神经网络。这样，可以获得计算简单并且精度又接近原始神经网络的定点化神经网络，从而在提高计算效率和节省硬件资源的同时获得较高精度的运算结果。