华为技术有限公司阿米特·斯里瓦斯塔瓦获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利用于对神经网络进行后训练量化的方法和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：CN114222997B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202080048236.6，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权用于对神经网络进行后训练量化的方法和装置是由阿米特·斯里瓦斯塔瓦;帕里克布·平贾里设计研发完成，并于2020-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于对神经网络进行后训练量化的方法和装置在说明书摘要公布了：提供了一种用于对神经网络进行动态点量化以实现更高精度和更低存储要求的方法和装置100。传统的神经网络模型需要海量磁盘空间，这增加了与这些模型关联的计算成本，从而要求用户设备提供大量的性能和功率。本发明聚焦于量化深度学习模型，从而与传统模型相比，降低存储要求，而不损害精度，同时还实现更高的性能。所述神经网络通过如下方式来量化：确定输入是正数还是负数901；确定所述输入的指数范围902；确定所述输入的层参数的最大范围903；确定所述输入的层的偏移量904；通过将所述输入转换为其对应的二进制形式来执行指数调整905，并通过将所述偏移量与指数调整值相加来确定所述输入的指数表示906。
本发明授权用于对神经网络进行后训练量化的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于在计算机视觉领域中量化神经网络的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 装置100确定输入是正数还是负数，其中，所述输入是包括带符号位、至少一个指数位和至少一个尾数位的浮点数，所述输入与第一图像信息相关联； 所述装置100确定所述输入的指数范围； 所述装置100确定所述输入的用于以量化形式表示所述输入的层参数的最大范围； 所述装置100确定所述输入的层的偏移量；所述偏移量是通过所述指数范围减去表示所述最大范围所需的Level并加上所述尾数位的一半确定的；所述Level是表示所述层参数的整个范围所需的位数； 所述装置100通过将所述输入转换为对应的二进制形式，执行指数调整； 所述装置100通过将所述偏移量与指数调整值相加，确定所述输入的指数表示。
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