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本发明提供了一种低比特量化神经网络加速器实现方法和系统，包括：对目标检测网络进行训练，通过反向传播对权重进行更新，得到全精度权重模型；初始化量化区间，采用低比特进行训练；将神经网络的BN层与CNN层进行融合，得到低比特的权重参数以及量化因子...
该专利属于芩交科（上海）企业管理有限公司所有，仅供学习研究参考，未经过芩交科（上海）企业管理有限公司授权不得商用。

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