一种基于零阶优化的低功耗神经网络参数确定方法及装置

本发明所提供的一种基于零阶优化的低功耗神经网络参数确定方法及装置，属于神经网络技术领域，所述方法包括：获取神经网络的训练集，所述神经网络部署于数字存内计算芯片上；将所述训练集按批次输入神经网络；计算每轮训练的损失函数，所述损失函数包括精度损失，以及数字存内计算芯片在执行推理任务时的能耗；结合零阶优化方法和模拟退火算法，基于每轮训练的所述损失函数迭代调整神经网络的模型参数，直至满足训练终止条件，得到满足约束条件且最小化损失函数的神经网络参数。本发明通过将神经网络推理时的能耗加入损失函数进行训练，以确定神经网络的参数，可有效降低神经网络在数字存内计算芯片上推理的功耗。