T/SZROBOT 0004-2023 深度学习网络模型压缩与量化算法评估规范
内容简介
本标准提出了人工智能深度学习网络模型压缩与量化算法的评估指标体系、评估流程,以及需求阶段评估、设计阶段评估、实现阶段评估和运行阶段评估等内容
本标准适用于指导深度学习算法开发方、用户方以及第三方等相关组织对深度学习网络模型压缩与量化算法的可靠性开展评估工作
注:在有相关的专用产品标准的情况下,产品标准优先于本标准
1、范围2、算法简介2.1多模型压缩算法2.2量化算法2.3剪枝算法3、术语和定义3.1可靠性3.2可靠性评估3.3算法失效3.4危险3.5危险严重性3.6查准率3.7查全率3.8准确率3.9相应时间3.10Bitops4、评估指标体系4.1评估指标体系表4.2算法功能实现的正确性4.3算法压缩实现的性能4.4量化训练数据集的影响4.5软硬件平台依赖的影响4.6环境数据的影响5、评估流程6、需求阶段的评估7、设计阶段的评估8、实现阶段的评估9、运行阶段的评估附录A附录B
起草单位
中国科学院深圳先进技术研究院、深圳海峰创新科技有限公司、深圳中电港技术股份有限公司、浙江娃哈哈智能机器人有限公司、上海旋荣科技股份有限公司
起草人
陈世峰、卢毅、孟凡宇、蔡得领、王伟、王林、梅焕
* 特别声明:资源收集自网络或用户上传,本网站所提供的电子文本仅供参考,请以正式出版物为准。电子文本仅供个人标准化学习、研究使用,不得复制、发行、汇编、翻译或网络传播等。如有侵权,请及时联系我们!
相关推荐
-
现行
-
现行
-
现行
-
现行
-
现行