【文章推薦】LQ-Nets: Learned Quantization for Highly Accurate and Compact Deep Neural Networks 論文閱讀

原文：LQ-Nets: Learned Quantization for Highly Accurate and Compact Deep Neural Networks 論文閱讀

摘要雖然權重和激活量化是深度神經網絡 DNN 壓縮的有效方法，並且具有很多利用bit操作來提高推理速度的潛力，但在量化模型和完整模型之間的預測精度方面仍存在明顯差距。為了解決這個差距，我們建議聯合訓練量化的，位操作兼容的DNN及其相關的量化器，而不是使用固定的手工量化方案，例如均勻或對數量化。我們學習量化器的方法適用於任意位精度的網絡權重和激活，我們的量化器很容易訓練。對CIFAR 和Imag ...

2019-03-27 12:19 0 559 推薦指數：

查看詳情

【論文閱讀】DCAN: Deep Contour-Aware Networks for Accurate Gland Segmentation

DCAN: Deep Contour-Aware Networks for Accurate Gland Segmentation 作者：Hao Chen Xiaojuan Qi Lequan Yu Pheng-Ann Heng 香港中文大學文章：https://arxiv.org/abs ...

DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

目錄概主要內容二分類模型 $f$為線性 $f$為一般二分類多分類問題 ...

論文閱讀筆記三十：One pixel attack for fooling deep neural networks（CVPR2017）

論文源址：https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代碼: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要在對網絡的輸入上做點小處理，就可以改變DNN ...

《Detecting Backdoor Attacks on Deep Neural Networks by Activation Clustering》論文閱讀筆記

通過激活聚類的方法檢測深度神經網絡的后門攻擊王妮婷王靜雯鄭爽 2020-04-08 論文的基本信息：　　《Detecting Backdoor Attacks on Deep Neural Networks by Activation Clustering ...

論文閱讀 | Trojaning Attack on Neural Networks

對神經網絡的木馬攻擊 Q: 1. 模型蒸餾可以做防御嗎？ 2. 強化學習可以幫助生成木馬觸發器嗎？ 3. 怎么挑選建立強連接的units？本文提出了一種針對神經元網絡的木馬攻擊 ...

《Learning Convolutional Neural Networks for Graphs》論文閱讀

首先，容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向，好些點全靠我猜測推理作者想干嘛，😈 背景我們知道傳統的CNN針對的是image，是歐氏空間square grid，那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中，使用的理論 ...

《Diffusion-Convolutional Neural Networks》論文閱讀

DCNN 主要思想：這是一篇基於空間域的圖神經網絡，聚合方式通過采樣（hop）1~k 階的鄰居並同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者將不同的 ...

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

本文主要研究HPC上進行數據並行訓練的可行性。作者首先在HPC上實現了兩種通信量化算法（1 Bit SGD以及閾值量化），然后提出了自適應量化算法以解決它們的缺點。此外，發揮出量化算法的性能，作者還自 ...

原文：LQ-Nets: Learned Quantization for Highly Accurate and Compact Deep Neural Networks 論文閱讀

相關推薦

相關標簽