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公开(公告)号：CN112488285A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910864736.6
申请日：2019-09-12
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于神经网络权重数据分布特点的量化方法，通过将神经网络中的包含参数的任意一层的权重的分布情况进行统计后，根据统计结果设置码值分配数量，并根据该数量将不同范围下的参数分别分割为对应的子范围，每个子范围内的参数以代表值作为其量化值，最后将每个代表值编码后制表，计算时通过读入码值查表得到对应参与计算的量化值。本发明能够充分利用比特位数，使每个数据都能根据自身参与计算的频率来得到充分的计算，在保证网络性能的同时大幅度降低存储量实现减少参数存储量的目的，且无需训练。
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