原文:神經網絡量化入門--基本原理

最近打算寫一個關於神經網絡量化的入門教程,包括網絡量化的基本原理 離線量化 量化訓練,以及全量化模型的推理過程,最后我會用 pytorch 從零構建一個量化模型,幫助讀者形成更深刻的理解。 之所以要寫這系列教程,主要是想幫助初次接觸量化的同學快速入門。筆者在剛開始接觸模型量化時走了很多彎路,並且發現網上的資料和論文對初學者來說太不友好。目前學術界的量化方法都過於花俏,能落地的極少,工業界廣泛使用的 ...

2020-06-20 16:42 4 3255 推薦指數:

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神經網絡量化入門--量化感知訓練

——量化感知訓練。 量化感知訓練,顧名思義,就是在量化的過程中,對網絡進行訓練,從而讓網絡參數能更好地 ...

Sun Jul 12 05:09:00 CST 2020 0 5036
神經網絡量化入門--后訓練量化

上一篇文章介紹了矩陣量化基本原理,並推廣到卷積網絡中。這一章開始,我會逐步深入到卷積網絡量化細節中,並用 pytorch 從零搭建一個量化模型,幫助讀者實際感受量化的具體流程。 本章中,我們來具體學習最簡單的量化方法——后訓練量化「post training quantization ...

Mon Jul 06 06:08:00 CST 2020 0 3290
神經網絡系列之一 -- 基本原理

系列博客,原文在筆者所維護的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 點擊star加星不要吝嗇,星越多筆者越努力。 前言 For things I don't kn ...

Thu Nov 21 21:24:00 CST 2019 3 1651
神經網絡量化入門--Add和Concat

好久沒更新了,一方面是因為工作繁忙,另一方面主要是懶。 之前寫過幾篇關於神經網絡量化的文章,主要是對 Google 量化論文以及白皮書的解讀,但有一些細節的問題當時沒有提及。這篇文章想補充其中一個問題:關於 ElementwiseAdd (簡稱 EltwiseAdd) 和 Concat 的量化 ...

Tue Dec 15 06:56:00 CST 2020 0 1082
神經網絡量化入門--Folding BatchNorm ReLU

上一篇文章介紹了量化訓練的基本流程,本文介紹量化中如何把 BatchNorm 和 ReLU 合並到 Conv 中。 Folding BatchNorm BatchNorm 是 Google 提出的一種加速神經網絡訓練的技術,在很多網絡中基本是標配。 回憶一下,BatchNorm ...

Sat Aug 15 20:53:00 CST 2020 0 1275
神經網絡量化入門--激活函數

本文首發於公眾號「AI小男孩」,歡迎大伙過來砸場! 在之前的文章中提到過可以把 ReLU 合並到 Conv 中加速量化推理,當時只是用一個例子簡單介紹一下過程,邏輯上存在一些漏洞。本文打算從數學上深入剖析一下其中的原理,並進一步擴展到其他激活函數,看看在網絡量化中激活函數一般是怎么處理 ...

Mon Mar 01 01:59:00 CST 2021 0 554
神經網絡模型基本原理

人工神經網絡是一個數學模型,旨在模擬人腦的神經系統對復雜信息的處理機制,其網絡結構是對人腦神經元網絡的抽象,兩者有很多相似之處。 當然 ANN 還遠沒有達到模擬人腦的地步,但其效果也讓人眼前一亮。 1. 人工神經元結構 人工神經元是一個多輸入單輸出的信息處理單元,是對生物神經 ...

Wed Oct 07 16:19:00 CST 2020 0 1709
神經網絡量化入門--Folding BN ReLU代碼實現

上一篇文章介紹了如何把 BatchNorm 和 ReLU 合並到 Conv 中,這篇文章會介紹具體的代碼實現。本文相關代碼都可以在 github 上找到。 Folding BN 回顧 ...

Fri Aug 28 07:27:00 CST 2020 0 903
 
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