神经网络量化入门--量化感知训练
——量化感知训练。 量化感知训练，顾名思义，就是在量化的过程中，对网络进行训练，从而让网络参数能更好地 ...
原文：神经网络量化入门--基本原理
最近打算写一个关于神经网络量化的入门教程，包括网络量化的基本原理 离线量化 量化训练，以及全量化模型的推理过程，最后我会用 pytorch 从零构建一个量化模型，帮助读者形成更深刻的理解。 之所以要写这系列教程，主要是想帮助初次接触量化的同学快速入门。笔者在刚开始接触模型量化时走了很多弯路，并且发现网上的资料和论文对初学者来说太不友好。目前学术界的量化方法都过于花俏，能落地的极少，工业界广泛使用的 ...
2020-06-20 16:42 4 3255 推荐指数：
相关推荐
神经网络量化入门--后训练量化
上一篇文章介绍了矩阵量化的基本原理，并推广到卷积网络中。这一章开始，我会逐步深入到卷积网络的量化细节中，并用 pytorch 从零搭建一个量化模型，帮助读者实际感受量化的具体流程。 本章中，我们来具体学习最简单的量化方法——后训练量化「post training quantization ...
神经网络系列之一 -- 基本原理
系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 前言 For things I don't kn ...
神经网络量化入门--Add和Concat
好久没更新了，一方面是因为工作繁忙，另一方面主要是懒。 之前写过几篇关于神经网络量化的文章，主要是对 Google 量化论文以及白皮书的解读，但有一些细节的问题当时没有提及。这篇文章想补充其中一个问题：关于 ElementwiseAdd (简称 EltwiseAdd) 和 Concat 的量化 ...
神经网络量化入门--Folding BatchNorm ReLU
上一篇文章介绍了量化训练的基本流程，本文介绍量化中如何把 BatchNorm 和 ReLU 合并到 Conv 中。 Folding BatchNorm BatchNorm 是 Google 提出的一种加速神经网络训练的技术，在很多网络中基本是标配。 回忆一下，BatchNorm ...
神经网络量化入门--激活函数
本文首发于公众号「AI小男孩」，欢迎大伙过来砸场！ 在之前的文章中提到过可以把 ReLU 合并到 Conv 中加速量化推理，当时只是用一个例子简单介绍一下过程，逻辑上存在一些漏洞。本文打算从数学上深入剖析一下其中的原理，并进一步扩展到其他激活函数，看看在网络量化中激活函数一般是怎么处理 ...
神经网络模型基本原理
人工神经网络是一个数学模型，旨在模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制，其网络结构是对人脑神经元网络的抽象，两者有很多相似之处。 当然 ANN 还远没有达到模拟人脑的地步，但其效果也让人眼前一亮。 1. 人工神经元结构 人工神经元是一个多输入单输出的信息处理单元，是对生物神经 ...
神经网络量化入门--Folding BN ReLU代码实现
上一篇文章介绍了如何把 BatchNorm 和 ReLU 合并到 Conv 中，这篇文章会介绍具体的代码实现。本文相关代码都可以在 github 上找到。 Folding BN 回顾 ...