卷积神经网络的量化方法、设备、存储介质及程序产品

本申请实施例提供了一种卷积神经网络的量化方法、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，该方法包括：将待量化卷积神经网络中的初始卷积层划分为多个子卷积层；分别对各个子卷积层进行量化处理，并基于各个子卷积层的量化结果，获得目标卷积层；在相同输入参数下，计算所述待量化卷积神经网络的输出和目标卷积神经网络的输出之间的相似度，并在确定所述相似度大于预设相似度阈值时，以所述目标卷积神经网络作为量化后的卷积神经网络，所述目标卷积神经网络是使用所述目标卷积层替换所述待量化卷积神经网络中的初始卷积层得到的。