一种模型量化方法和装置

本申请提供了一种模型量化方法和装置，涉及自动驾驶技术领域，该包括：获取第一模型的评价指标；将第一模型量化为第二模型；其中，第二模型的精度小于第一模型；获取第二模型的评价指标；响应于相比于第一模型的评价指标、第二模型的评价指标下降超过预设的指标阈值，基于第二模型的评价指标，确定第二模型中的敏感层，基于敏感层的权重和预设的基础损失函数，确定当前次训练第一模型的损失函数，基于当前次训练第一模型的损失函数，训练第一模型，基于经过训练的第一模型，执行获取第一模型的评价指标，直至第二模型的评价指标下降不超过指标阈值；其中，敏感层对评价指标下降的影响程度大于非敏感层。本申请能够降低算力开销。