一种深度神经网络参数动态量化压缩方法及系统

本发明提出一种深度神经网络参数动态量化压缩方法及系统，属于参数量化技术领域，以解决现有技术都是基于参数的值大小进行划分，忽略了值小的参数在网络中的作用的问题。包括步骤1：基于图神经网络建立深度神经网络模型对应的级联失效模型；步骤2：对级联失效模型进行初始化，基于初始化后的级联失效模型选取深度神经网络模型中的重要节点；步骤3：计算重要节点的参数的分散程度f，根据计算出的f值的所属区间，选择不同的参数量化过程中的宽度。