《神经网络压缩的符合性和参考软件》

1下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的3.13.24.1通则子条款第4.2至4.6规定了验证比特流和解码器符合性的测试。这些测试利用了可在），2生成一个或多个压缩比特流的源模型。定义这些模型的代码作为参考软件分发的一部分可在外参数（例如从网络拓扑描述中导出的信息），则也会提供这些参数。源模型和数据集使用以下名图partial_data_counter3mpartial_data_counterpartial_data_counterpartial_data_counterpartial_data_counterpartial_data_counterpartial_data_countertopology_indexed_repartial_data_counter4mpartial_data_counter表partial_data_countermax_ndu_nnr_unit_sizemax_ndu_nnr_unit_sizemax_ndu_nnr_unit_size-化5mm-V2_PYTzoo_126partial_data_counterpartial_data_counterpartial_data_counter7partial_data_countermmax_ndu_nnr_unit_simb如out_of_band_signaling_Re用于预测残差编码（PRE）特征的比特流使用扩展压缩工具集中的通用工具，并结合PRE：所有一致性测试都共享一组相同的解析器参数：use_case为UC10，batch_size为64。对于那些以在所有BNF、RS、TCA和HDSP一致性测试中，通用的解析器参数集为：disable_finetuning:8对于PRE和SBT，在所有一致性测试中，通用的解析器参数集为：disable_dq:'True',9--率 率 率 6率6率6率m化method':uniform_sbt,化method':uniform_sbt,化化化4.5.1通则4.5.2完整模型），——如果浮点张量是通过另一种解码方法获得的，则相应的浮点值对的绝对差不得大于4.5.3增量模型），——如果浮点张量是通过另一种解码方法获得的，则相应的浮点值对的绝对差不得大于4.5.6比特流测试程序使用表1中规定的脚本“verify_all.sh”创建的所有比特流都可以使用参考软件的“run/conformance_bitstreams”中的脚本“decode_all.sh”进行解码。该目录内还提供了5.1通则——参考解码器软件能以符合ISO/IEC15938-17中规定的解码过程的方式解码符合ISO/IEC5.4.1通则在以下子条款中，浮点的定义如ISO/IEC15938-17的4.4所述，uint8、uint35.4.2参数缩减方法输入（#1由特定深度学习框架规定的神经网络（参数+架构）。这些框架的例子是输出（#2由特定深度学习框架规定的神经网络（参数+架构）。这些框架的例子是5.4.3参数近似）：5.4.4重建）：）：5.4.5编码）：）：5.4.6解码）：键值键值键值键值键值键值键值键值），通则键值键值键值键值将缩放参数应用于规定的每个张量，并用缩放版本替换approx_data中的参数张量。然后从键值'键值键值——（可选）变量bit_mask_order是一个布尔值，规定位掩码的处理顺序。True表示行主顺此函数允许生成稀疏位掩码并将其设置为5