用于深度神经网络的量化训练方法和系统

本发明公开了一种用于深度神经网络的量化训练方法和系统，该方法包括：获取原始神经网络模型和验证数据集，通过层级敏感度评估和拓扑分析生成量化优先级；基于层敏感度矩阵，为各层配置差异化量化参数并建立量化约束；构建误差补偿机制，生成误差补偿策略；执行双尺度自适应量化训练，对前向和反向传播分别采用独立优化的量化策略；根据训练状态和资源约束动态调整量化参数；评估模型性能和资源效率。本发明通过多维度敏感度评估、动态量化策略和系统误差补偿，提升了量化训练的精度和效率，同时保证了部署资源约束的满足。