发明公开
- 专利标题： 一种基于FPGA的神经网络模型轻量化方法
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申请号： CN202211539304.6申请日： 2022-12-01
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公开(公告)号： CN115906956A公开(公告)日： 2023-04-04
- 发明人: 谢宇嘉 , 王晓峰 , 李悦 , 周辉 , 赵雄波 , 张辉 , 吴松龄 , 李晓敏 , 杨钧宇 , 路坤峰 , 张隽 , 丛龙剑 , 盖一帆 , 李山山 , 吴敏 , 林玉野 , 靳蕊溪
- 申请人： 北京航天自动控制研究所
- 申请人地址： 北京市海淀区永定路50号
- 专利权人： 北京航天自动控制研究所
- 当前专利权人： 北京航天自动控制研究所
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区永定路50号
- 代理机构： 北京佳信天和知识产权代理事务所
- 代理商 张宏伟
- 主分类号： G06N3/0495
- IPC分类号： G06N3/0495 ; G06N3/063 ; G06F15/78
摘要：
本公开涉及一种基于FPGA的神经网络模型轻量化方法，所述方法包括：步骤一、对需要计算的数据集进行预处理获得数据的最大值rmax、数据的最小值rmin、数据的均值m和方差σ2；步骤二、计算截断范围；步骤三、计算量化参数；计算量化所需参数量化步长s和量化零点z；步骤四、根据确定的参数进行量化计算。采用如上技术方案，将神经网络进行了适用于FPGA硬件的量化操作，减小了计算量，提高了计算效率。