神经网络的量化压缩与算力自适应优化方法及系统

本发明提供神经网络的量化压缩与算力自适应优化方法及系统，涉及神经网络技术领域，包括通过计算权重分布熵值和激活值分布熵值，构建神经元重要性评估指标，结合量化误差数据生成层间误差传播评估矩阵确定位宽配置方案，并基于目标设备计算负载进行差异化资源分配，最终实现神经网络在保证性能的前提下的高效压缩与部署，有效降低计算资源消耗并提高推理速度。