摘要 虽然权重和激活量化是深度神经网络 DNN 压缩的有效方法，并且具有很多利用bit操作来提高推理速度的潜力，但在量化模型和完整模型之间的预测精度方面仍存在明显差距。为了解决这个差距，我们建议联合训练量化的，位操作兼容的DNN及其相关的量化器，而不是使用固定的手工量化方案，例如均匀或对数量化。我们学习量化器的方法适用于任意位精度的网络权重和激活，我们的量化器很容易训练。对CIFAR 和Imag ...
2019-03-27 12:19 0 559 推荐指数：
DCAN: Deep Contour-Aware Networks for Accurate Gland Segmentation 作者：Hao Chen Xiaojuan Qi Lequan Yu Pheng-Ann Heng 香港中文大学 文章：https://arxiv.org/abs ...
目录 概 主要内容 二分类模型 $f$为线性 $f$为一般二分类 多分类问题 ...
论文源址：https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代码: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在对网络的输入上做点小处理，就可以改变DNN ...
通过激活聚类的方法检测深度神经网络的后门攻击 王妮婷 王静雯 郑爽 2020-04-08 论文的基本信息： 《Detecting Backdoor Attacks on Deep Neural Networks by Activation Clustering ...
对神经网络的木马攻击 Q: 1. 模型蒸馏可以做防御吗？ 2. 强化学习可以帮助生成木马触发器吗？ 3. 怎么挑选建立强连接的units？ 本文提出了一种针对神经元网络的木马攻击 ...
首先，容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向，好些点全靠我猜测推理作者想干嘛，😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image，是欧氏空间square grid，那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中，使用的理论 ...
DCNN 主要思想： 这是一篇基于空间域的图神经网络，聚合方式通过采样（hop）1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者将不同的 ...
本文主要研究HPC上进行数据并行训练的可行性。作者首先在HPC上实现了两种通信量化算法（1 Bit SGD以及阈值量化），然后提出了自适应量化算法以解决它们的缺点。此外，发挥出量化算法的性能，作者还自 ...
