基于神经网络权重分布的子区间量化方法及装置

本发明公开了一种基于神经网络权重分布的子区间量化方法及装置，涉及权重量化领域，包括：获取神经网络中待量化的权重数据，并统计其分布特征；根据所述权重数据的分布特征，将其划分为多个子区间；基于均方误差最小原则，对每个子区间的范围进行微调；为每个子区间确定量化参数，对所述权重数据进行量化，所述量化参数包括缩放因子和零点偏移量。主要技术方案和效果：充分利用了权重数据在训练后呈现近似正态分布、中心密集、两侧快速衰减的统计特性。通过基于数据分布进行子区间划分，克服了传统方法在数据分布不均匀、尤其是多模态分布下精度损失严重的缺陷。