計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮最佳定點(diǎn)位數(shù)的方法、存儲(chǔ)介質(zhì)和裝置
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN201810992672.3 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN109359728B | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-04-09 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN109359728B | 申請(qǐng)公布日 | 2021-04-09 |
| 分類號(hào) | G06N3/063(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)N;G06N3/08(2006.01)N | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 楊志明;陳巍巍;陳臘梅 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 深思考人工智能機(jī)器人科技（北京）有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 北京德琦知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 謝安昆;宋志強(qiáng) |
| 地址 | 100085北京市海淀區(qū)信息路12號(hào)中關(guān)村發(fā)展大廈B座B203-205 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明提供一種計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮最佳定點(diǎn)位數(shù)的方法、存儲(chǔ)介質(zhì)和裝置，包括：步驟11：設(shè)置FPn為初始值；步驟12：按照當(dāng)前FPn，將卷積層參數(shù)進(jìn)行定點(diǎn)化處理，以構(gòu)建當(dāng)前定點(diǎn)化深度學(xué)習(xí)算法；將L個(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)中的樣本輸入值逐個(gè)輸入當(dāng)前定點(diǎn)化深度學(xué)習(xí)算法，其中，一樣本數(shù)據(jù)對(duì)包括樣本輸入值Xl、以及Xl的標(biāo)準(zhǔn)輸出Yl，記錄當(dāng)前定點(diǎn)化深度學(xué)習(xí)算法的輸出Y’l，l＝1,2…L；步驟13：通過(guò)比較Yl與Y’l，判斷Y’l是否符合預(yù)設(shè)要求，如果是，則記錄當(dāng)前FPn為定點(diǎn)化深度學(xué)習(xí)算法的定點(diǎn)位數(shù)最終值，結(jié)束本流程，否則執(zhí)行步驟14；步驟14：調(diào)整FPn數(shù)值，返回步驟12。本發(fā)明方法，可以快速確定定點(diǎn)化深度學(xué)習(xí)算法中的定點(diǎn)位數(shù)，可提高深度學(xué)習(xí)算法的運(yùn)算速度，節(jié)省運(yùn)算時(shí)間。?? |
