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申请/专利权人：北京罗克维尔斯科技有限公司
摘要：本申请实施例涉及一种模型量化方法、装置、电子设备、车辆及存储介质。该方法包括：对预训练神经网络模型进行训练后量化处理，得到量化模型；基于量化模型，执行步骤S1得到目标模型，步骤S1包括：向多个终端发送量化模型；接收多个终端中的至少一个终端发送的量化参数和梯度；融合至少一个终端对应的量化参数得到目标量化参数；融合至少一个终端对应的梯度得到目标梯度；基于目标量化参数和目标梯度，对量化模型进行量化感知训练得到目标模型；在目标模型的精度大于精度阈值的情况下，将目标模型发送至每个终端。能够确保量化后的神经网络模型的精度损失较小且避免用户信息泄露。
主权项：1.一种模型量化方法，应用于服务器，其特征在于，包括：对预训练神经网络模型进行训练后量化处理，得到量化模型；基于所述量化模型，执行下述步骤S1，得到目标模型，所述步骤S1包括：向多个终端发送所述量化模型，以使所述多个终端中的每个终端通过本地私有数据，对所述量化模型进行训练和量化，得到所述每个终端对应的量化参数和梯度；接收所述多个终端中的至少一个终端发送的所述量化参数和所述梯度；融合所述至少一个终端对应的所述量化参数得到目标量化参数；融合所述至少一个终端对应的所述梯度得到目标梯度；基于所述目标量化参数和所述目标梯度，对所述量化模型进行量化感知训练，得到所述目标模型；在所述目标模型的精度大于精度阈值的情况下，将所述目标模型发送至所述每个终端，以使所述每个终端将所述目标模型部署到本地。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京罗克维尔斯科技有限公司 模型量化方法、装置、电子设备、车辆及存储介质
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