一种应用于电力边缘计算的神经网络的动态量化方法

本发明公开了一种应用于电力边缘计算的神经网络的动态量化方法，在对电力边缘计算的神经网络模型训练时对每一种需要支持的量化比特均赋予一套全精度权值，并且通过对量化感知的训练让权值适应量化误差保证推理精度；在前向传播时，量化比特带宽是渐进增加；解决了在对电力边缘计算的神经网络模型训练时对每一种需要支持的量化比特均赋予一套全精度权值，并且通过对量化感知的训练让权值适应量化误差保证推理精度。