异构计算架构下的模型精度调优方法及电子设备

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。