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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种用于神经网络后训练量化偏移修正的加速器装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117131914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311171631.5，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种用于神经网络后训练量化偏移修正的加速器装置是由樊江山;徐佳唯;南宝麟;丁宸;郑立荣;邹卓;环宇翔设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于神经网络后训练量化偏移修正的加速器装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于神经网络后训练量化偏移修正的加速器装置，偏移修正运算模块通过将卷积输出图像的数据经过偏移修正计算后输出到片外；偏移修正运算模块包含累加模块和计算模块，累加模块根据数据流计算相应输入数据的累加和，输入数据的累加和暂存在累加模块的缓存单元中，输入数据与权重数据的卷积计算结果暂存在片上部分和缓存中，计算模块负责将卷积计算结果与偏移修正参数等数据完成乘加运算并输出到片外；对权重数据的偏移修正计算等效到了对卷积计算结果的修正，通过对每一个输出图像结果加上其对应的偏移值并乘以相应的参数进行偏移修正，使量化后网络模型推理准确率提高，以较低的硬件开销实现偏移修正计算方法。

本发明授权一种用于神经网络后训练量化偏移修正的加速器装置在权利要求书中公布了：1.一种用于神经网络后训练量化偏移修正的加速器装置，其特征在于：包括偏移修正运算模块，偏移修正运算模块通过将卷积输出图像的数据经过偏移修正计算后输出到片外；偏移修正运算模块包含累加模块和计算模块，累加模块根据数据流计算相应输入数据的累加和，累加模块设置有缓存单元，输入数据的累加和暂存在累加模块的缓存单元中，计算模块包含2个乘法器和1个加法器；将输入数据与权重数据进行卷积计算，对每个卷积计算结果进行偏移修正计算时需要做2次乘法计算和1次加法计算，对卷积计算结果进行偏移修正计算的公式如下： 其中，S表示的是参与计算的输入数据之和，表示的是输入图像经过量化后的数据，表示的是经过量化后的权重数据，μ表示的是量化前权重数据与量化后权重数据均值之差，ξ表示的是量化前权重数据与量化后权重的二范数之比； 所述的偏移修正计算公式的输入数据与权重数据以原卷积方式计算出输出图像结果，并暂存在缓存中，向片外输出结果时取出缓存中的每一个卷积计算结果并将其加上对应的偏移值μS，并乘以相应的ξ进行偏移修正； 所述的偏移修正运算模块配备有4组计算模块，每组计算模块负责计算一个8比特卷积计算结果的偏移修正，片上部分和缓存的一个地址上存放32个输出通道的卷积计算结果，每个卷积计算结果的位宽为8比特，因此将部分和片上缓存一个地址上的所有数值读出并完成偏移修正计算共需要8个时钟周期，在这8个时钟周期内，每个时钟周期将偏移修正计算参数μ与ξ的片上缓存的读地址进行+1操作。

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