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本申请提供了一种数据处理方法、神经网络的训练方法及相关装置、设备，方法应用于训练设备，方法包括：将神经网络的模型参数设置为浮点数进行训练，直到训练设备训练第一神经网络达到收敛状态；确定训练后的第一神经网络中第l个卷积层包含的各个卷积核之间的相关度；其中，卷积核对应的相关度越大，训练设备在进行计算时产生的冗余计算越多；将M个卷积核进行量化训练，直至训练设备训练第一神经网络达到收敛状态，得到量化后的第二神经网络；其中，其中，M为大于0的正整数；M个卷积核为相关度较高的前M个卷积核。实施本申请，可以在
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113326930 A
(43)申请公布日
2021.08.31
(21)申请号 20201
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