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一种基于生成对抗网络的量化模型训练的方法及装置

基本信息

申请号 2020112935725 申请日 -
公开（公告）号 CN112288032A 公开（公告）日 2021-01-29
申请公布号 CN112288032A 申请公布日 2021-01-29
分类号 G06K9/62(2006.01)I 分类 计算；推算；计数;
发明人 康燕斌;张志齐 申请（专利权）人 上海依图网络科技有限公司
代理机构 北京同达信恒知识产权代理有限公司 代理人 朱佳
地址 200051上海市徐汇区宜州路180号1幢第1层01、02室
法律状态 -

摘要

摘要 本公开涉及计算机技术，特别涉及一种基于生成对抗网络的量化模型训练的方法及装置。用以降低模型在低比特量化时的性能损失，该方法为：服务器采用对抗方式对第一分类模型、第一分类模型量化后的第二分类模型，以及第三分类模型进行训练，将样本数据分别输入第一分类模型和第二分类模型，将获得的第一处理结果和第二处理结果，以及样本数据，输入第三分类模型，得到第三处理结果，再通过对第三处理结果与真实结果进行比对获得相应的梯度，并采用梯度对第一分类模型，第二分类模型以及第三分类模型进行参数调整，最终，输出训练完毕的第二分类模型。这样，既降低了第一分类模型在低比特量化时的性能损失，也保证了第二分类模型的精度不受影响。