边缘设备上的模型量化感知训练系统

本发明公开的属于边缘设备技术领域，具体为边缘设备上的模型量化感知训练系统，包括：数据采集模块，用于从各种边缘设备采集数据；数据预处理模块，用于对采集到的数据进行清洗、归一化、增强预处理操作，以提高数据的质量和多样性，为后续的模型训练提供更好的数据基础；量化感知训练模块，用于负责在训练过程中应用量化感知训练技术，以在模型的前向传播中模拟量化操作，对权重和激活值进行量化和反量化，在反向传播中采用梯度近似方法计算梯度，以优化模型参数。本发明通过量化感知训练，能够将模型的权重和激活值转换为低精度表示，大幅降低模型在边缘设备上运行时的计算量。