一种深度神经网络的分段线性混合量化方法

本发明公开了一种深度神经网络的分段线性混合量化方法，涉及智能信息处理领域，所述方法包括：S1：选择深度神经网络模型并获取各层参数；S2：计算每个权重层的敏感度，用聚类方法将敏感度相近的权重层分组，根据分组分配量化精度；S3：获取权重层和激活层各通道数据的范围值，按照范围值进行权重层和激活层各通道的分组并分配量化参数；S4：分段量化每个权重层，寻找能最小化由于量化带来的精度损失的量化方案的最优解；S5：微调量化后的模型，使用预设指标验证微调后的模型。本发明通过聚类和分段量化技术，提升量化效率，并根据层和通道的特性，采用不同量化策略，适用多种模型且量化后精度损失小。