建立基于动态混合精度量化的神经网络模型的方法和装置、图像分类方法和装置以及电子设备

本公开涉及人工智能及计算机技术领域，具体涉及一种建立基于动态混合精度量化的神经网络模型的方法和装置、图像分类方法和装置以及电子设备。该方法包括：获取视觉监拍图像数据并生成带质量等级的样本集合，划分为训练集和验证集；基于预训练模型提取训练集样本的特征嵌入，据此计算每个质量等级的分类识别难度系数；利用预设的精度量化策略，根据分类识别难度系数为神经网络模型处理不同质量等级样本时的网络参数配置对应的量化精度，获得精度量化后的模型。由此提升了模型计算效率并降低了能耗。