摘要
本申请提供一种自适应位宽的混合精度量化方法和系统,方法包括:为模型中各个模块分别配置具有可变位宽的量化器;设定每个模块的损失函数及其上界和下界;根据所述损失函数的数值与所述上界、下界的对比情况,逐模块自动调整对应的所述量化器的位宽,得到混合精度的模型。本申请采用了基于模块特性差异的自适应精度分配技术方案,通过动态感知各子模块在网络结构中的重要性、数值分布以及抗量化扰动能力,为不同模块精准分配适配的量化位宽,带来了在不显著增加整体计算资源开销的前提下,充分释放模型压缩潜力的技术效果。
技术关键词
量化器
模块
精度
特征提取模型
边缘计算方法
图像重建方法
校准
量化系统
数值
模型压缩
神经网络模型
网络结构
云端
参数
信号
阶段
动态
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自动格式化方法
分词模型
数据语义信息
数据有效性检查
标签
设计仿真系统
储能变流器
滤波器
比例谐振控制
粒子群混合优化
直流配电网故障
MMC换流器
分析方法
故障阻断能力
虚拟同步机控制
直流供电装置
直流变换电源
密封壳体
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转接模块
可回收垃圾分类
识别方法
注意力
特征提取模块
垃圾分类系统