一种深度神经网络的卷积层量化方法及装置

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专利状态

一种深度神经网络的卷积层量化方法及装置

有效

专利申请进度

申请

2018-11-07

申请公布

2020-05-15

授权

2024-02-06

预估到期

2038-11-07

专利基础信息

申请号	CN201811320675.9	申请日	2018-11-07
申请公布号	CN111160517A	申请公布日	2020-05-15
授权公布号	CN111160517B	授权公告日	2024-02-06
分类号	G06N3/0464
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请人地址	浙江省杭州市滨江区阡陌路555号

专利法律状态

2024-02-06

授权

状态信息

授权
2020-06-09

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06N3/04；申请日:20181107
2020-05-15

公布

状态信息

公布

摘要

本申请实施例提供了一种深度神经网络的卷积层量化方法及装置，其中，深度神经网络的卷积层量化方法包括：获取深度神经网络的卷积层参数，该卷积层参数包括：卷积层的四维张量权值以及卷积层中卷积滤波器的空间维度信息；根据空间维度信息，将四维张量权值中处于相同空间位置的权值划分为同一群组，得到多个群组；针对各群组，采用该群组对应的量化参数对该群组中的各权值进行量化，得到量化后的卷积层。通过本方案，可以减小量化误差。

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