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提高模型量化的精度的方法及装置 

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申请/专利权人:澜起科技股份有限公司

摘要:本申请涉及神经网络模型技术领域,公开了一种提高模型量化的精度的方法及装置。所述方法包括:获取浮点模型,所述浮点模型具有多个浮点数层,并计算所述浮点模型的所有浮点数层的累计原始输出;分别单独地选择所述浮点模型中的一浮点数层进行量化形成包括一个量化层的混合模型,并计算所述混合模型中所有层的累计输出相对于所述累计原始输出的误差;对计算出的误差值进行排序;以及将所述浮点模型的所有浮点数层全部进行量化,按照误差值从高到低的顺序将对应的量化层逐个地恢复为浮点数层并计算恢复后的模型的所有层的累计输出与所述累计原始输出之间的差值,直至所述差值小于预设损耗阈值,以获得目标混合模型。本申请可以优化混合模型精度。

主权项:1.一种提高模型量化的精度的方法,其特征在于,包括:获取浮点模型,所述浮点模型具有多个浮点数层,并计算所述浮点模型的所有浮点数层的累计原始输出;分别单独地选择所述浮点模型中的一浮点数层进行量化形成包括一个量化层的混合模型,并计算所述混合模型中所有层的累计输出相对于所述累计原始输出的误差;对计算出的误差值进行排序;以及将所述浮点模型的所有浮点数层全部进行量化,按照误差值从高到低的顺序将对应的量化层逐个地恢复为浮点数层并计算恢复后的模型的所有层的累计输出与所述累计原始输出之间的差值,直至所述差值小于预设损耗阈值,以获得目标混合模型。

全文数据:

权利要求:

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