【文章推荐】Quantization aware training 量化背后的技术——Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

原文：Quantization aware training 量化背后的技术——Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

，概述模型量化属于模型压缩的范畴，模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小，加速模型的推断速度除了压缩之外，一些模型推断框架也可以通过内存，io，计算等优化来加速推断。常见的模型压缩算法有：量化，剪枝，蒸馏，低秩近似以及紧凑模型设计如mobileNet 等操作。但在这里有些方法只能起到缩减模型大小，而起不到加速的作用，如稀疏化剪枝。而在现代的硬件设备上，其实更关注的是模型推断速度。今天我们 ...

2019-12-18 11:16 0 6218 推荐指数：

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MLHPC 2016 | Communication Quantization for Data-parallel Training of Deep Neural Networks

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，作者还自己实现了一个Allreduce算法。 1 Bit SGD可以实现良好的重构和较低的误差，但与阈值 ...

乘积量化（Product Quantization）

乘积量化 1。简介　　乘积量化（PQ）算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的，为的是加快图像的检索速度，所以它是一种检索算法，在矢量量化（Vector Quantization，VQ）的基础上发展而来，虽然PQ不算是新算法，但是这种思想还是挺有用处的，本文没有添加公式 ...

《Population Based Training of Neural Networks》论文解读

很早之前看到这篇文章的时候，觉得这篇文章的思想很朴素，没有让人眼前一亮的东西就没有太在意。之后读到很多Multi-Agent或者并行训练的文章，都会提到这个算法，比如第一视角多人游戏(Quake ...

Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks

本文作者为：Xavier Glorot与Yoshua Bengio。本文干了点什么呢？第一步：探索了不同的激活函数对网络的影响（包括：sigmoid函数，双曲正切函数和softsign y = ...

一些量化(quantization)技巧

一些量化(quantization)技巧深度神经网络压缩 Deep Compression 为了进一步压缩网络，考虑让若干个权值共享 ...

【论文考古】量化SGD QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding

D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, “QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding,” Advances ...

Domain-adversarial training of neural networks - 1 - 论文学习

Domain-adversarial training of neural networks Abstract 我们介绍了一种新的用于域自适应的表征学习方法，其中训练和测试时的数据来自相似但不同的分布。我们的方法直接受到域 ...

LQ-Nets: Learned Quantization for Highly Accurate and Compact Deep Neural Networks 论文阅读

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 ...

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