基于權(quán)值交互思想的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>326 K
標(biāo)簽： 三值量化 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 權(quán)值交互
所需積分：0分積分不夠怎么辦,？
文檔介紹：傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法廣泛使用對(duì)稱(chēng)均勻量化操作對(duì)模型權(quán)值進(jìn)行量化，沒(méi)有考慮到相鄰權(quán)值量化之間的相互關(guān)系,，即上一個(gè)權(quán)值的量化操作產(chǎn)生的量化噪聲可以通過(guò)調(diào)整之后權(quán)值的量化方向加以彌補(bǔ),。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種基于權(quán)值交互思想的三值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法,，達(dá)到了16倍的模型壓縮比,，以ImageNet作為數(shù)據(jù)集，量化后的AlexNet和ResNet-18網(wǎng)絡(luò)上模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率只下降了不到3%,。該方法達(dá)到了較高的模型壓縮比,，具有較高的精度，可以用于將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到計(jì)算資源有限的移動(dòng)端平臺(tái)上,。
現(xiàn)在下載
VIP會(huì)員,，AET專(zhuān)家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分,，本人上傳資源不扣分,。