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

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

，概述模型量化屬於模型壓縮的范疇，模型壓縮的目的旨在降低模型的內存大小，加速模型的推斷速度除了壓縮之外，一些模型推斷框架也可以通過內存，io，計算等優化來加速推斷。常見的模型壓縮算法有：量化，剪枝，蒸餾，低秩近似以及緊湊模型設計如mobileNet 等操作。但在這里有些方法只能起到縮減模型大小，而起不到加速的作用，如稀疏化剪枝。而在現代的硬件設備上，其實更關注的是模型推斷速度。今天我們 ...

2019-12-18 11:16 0 6218 推薦指數：

查看詳情

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，作者還自己實現了一個Allreduce算法。 1 Bit SGD可以實現良好的重構和較低的誤差，但與閾值 ...

乘積量化（Product Quantization）

乘積量化 1。簡介　　乘積量化（PQ）算法是和VLAD算法是由法國INRIA實驗室一同提出來的，為的是加快圖像的檢索速度，所以它是一種檢索算法，在矢量量化（Vector Quantization，VQ）的基礎上發展而來，雖然PQ不算是新算法，但是這種思想還是挺有用處的，本文沒有添加公式 ...

《Population Based Training of Neural Networks》論文解讀

很早之前看到這篇文章的時候，覺得這篇文章的思想很朴素，沒有讓人眼前一亮的東西就沒有太在意。之后讀到很多Multi-Agent或者並行訓練的文章，都會提到這個算法，比如第一視角多人游戲(Quake ...

Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks

本文作者為：Xavier Glorot與Yoshua Bengio。本文干了點什么呢？第一步：探索了不同的激活函數對網絡的影響（包括：sigmoid函數，雙曲正切函數和softsign y = ...

一些量化(quantization)技巧

一些量化(quantization)技巧深度神經網絡壓縮 Deep Compression 為了進一步壓縮網絡，考慮讓若干個權值共享 ...

【論文考古】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 - 論文學習

Domain-adversarial training of neural networks Abstract 我們介紹了一種新的用於域自適應的表征學習方法，其中訓練和測試時的數據來自相似但不同的分布。我們的方法直接受到域 ...

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 ...

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

相關推薦

相關標簽