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本发明公开了一种自适应的非对称量化的深度神经网络模型压缩方法，该方法包括：在深度神经网络训练时，每一个批次的训练过程，在前向传播开始计算之前，将网络的每一层浮点权重自适应的量化为非对称的三元或四元值；并在反向传播更新参数阶段，使用原始的浮点...
该专利属于北京工业大学所有，仅供学习研究参考，未经过北京工业大学授权不得商用。

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