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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供一种自适应精度神经网络训练方法和系统，包括：计算模型训练过程中的权重、激活和梯度对模型损失的敏感度度量，衡量各个层量化的影响；基于所述敏感度度量，设计权重、激活和梯度的位宽分配方案，在训练过程每经过一定的训练时间，根据所述敏感度度量对位宽逐层进行动态调整；各个层根据权重、激活和梯度调整后的当前位宽，选择对应的低位整数矩阵计算算子，替换掉原有的浮点计算算子。本发明能够在保证网络训练后的性能的前提下，降低网络训练过程中的计算量，减少神经网络训练在实际场景下的开销。
主权项：1.一种自适应精度神经网络训练方法，其特征在于，包括：计算模型训练过程中的权重、激活和梯度对模型损失的敏感度度量，衡量各个层量化的影响；基于所述敏感度度量，设计权重、激活和梯度的位宽分配方案，在训练过程每经过一定的训练时间，根据所述敏感度度量对位宽逐层进行动态调整；各个层根据权重、激活和梯度调整后的当前位宽，选择对应的低位整数矩阵计算算子，替换掉原有的浮点计算算子。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种自适应精度神经网络训练方法、系统及图像分类方法
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