一种二值化神经网络及其乘法优化方法

本发明提供一种二值化神经网络及其乘法优化方法，包括：对线性层权重进行二值化处理，以得到二值化权重；对线性层的输入激活值进行量化；对量化后的输入激活值进行线性运算，以得到输出量化激活值；利用二值化权重和量化后的输入激活值对输出量化激活值进行反量化，以得到原始精度的输出激活值。通过对线性层的权重和激活值进行乘法优化处理，使得线性层中量化和反量化的乘法计算次数有效降低，从而不仅能够有效减小二值化神经网络中残余乘法器的数量、减少功耗，还能够有效提高网络推理速度和效率，解决了现有二值化神经网络乘法运算优化不完全，导致资源浪费、功耗增加的问题。