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摘要：本申请提供一种异构计算架构下的模型精度调优方法及电子设备。所述方法应用于具有多核异构特性的片上系统中。所述方法包括：将第一数据验证集中的数据输入原始神经网络模型，获得原始神经网络模型的各个神经网络层输出的数据；对各个神经网络层输出的数据逐层进行分析，以确定存在数据分布缺失的第一神经网络层，对第一神经网络层进行精度补偿；验证第一神经网络模型的精度是否达到目标精度范围；在未达到目标精度范围的情况下，继续对第一神经网络模型进行精度调整，直至达到目标精度范围。本申请实施例可以实现神经网络加速器在保持低比特、高性能运算的同时，进行高精度的模型推理计算，使得神经网络加速器得以充分有效的利用。
主权项：1.一种异构计算架构下的模型精度调优方法，其特征在于，所述方法应用于具有多核异构特性的片上系统中，所述片上系统的硬件部分至少包括中央处理器和图形处理器；所述方法包括：将第一数据验证集中的数据输入原始神经网络模型，获得所述原始神经网络模型的各个神经网络层输出的数据；其中所述原始神经网络模型包括多个神经网络层；对所述各个神经网络层输出的数据逐层进行分析，以确定是否存在数据分布缺失，且所述数据分布缺失超过至少一个数量级的第一神经网络层；当存在数据分布缺失，且所述数据分布缺失超过至少一个数量级的第一神经网络层时，对所述第一神经网络层进行精度补偿，以获得精度补偿后的第一神经网络模型；验证所述第一神经网络模型的精度是否达到目标精度范围；在所述第一神经网络模型的精度未达到所述目标精度范围的情况下，继续对所述第一神经网络模型进行精度调整，直至达到目标精度范围。
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百度查询： 北京芯驰半导体科技股份有限公司 异构计算架构下的模型精度调优方法及电子设备
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