申请/专利权人：百度(美国)有限责任公司

申请日：2019-12-11

公开（公告）日：2020-12-25

公开（公告）号：CN112132255A

主分类号：G06N3/04(20060101)

分类号：G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：["20190624 US 16/450,716"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.01.12#实质审查的生效;2020.12.25#公开

摘要：公开了一种用于人工智能AI网络引擎中的模型推断的批量归一化BN层融合和量化方法。一种用于神经网络NN的方法包括合并批量归一化BN层参数与NN层参数，以及使用合并的BN和NN层参数计算合并的BN层和NN层函数。修正线性单元RELU函数可以与BN和NN层函数合并。

主权项：1.一种用于训练神经网络NN的方法，所述方法包括：对于所述NN的多个NN层中的每一层，合并批量归一化BN层参数与卷积CONV层参数，其中，所述BN层参数与对应NN层的BN层相关联，并且所述CONV层参数与对应NN层的CONV层相关联；以及形成合并的BN和CONVBNCONV层，以使用合并的BN和CONV层参数计算合并的BN层和CONV层函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 百度(美国)有限责任公司 人工智能神经网络引擎中模型推断的批量归一化层融合和量化方法

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