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 ...
原文：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。 EltwiseAdd量化 EltwiseAdd 的量化主要是在論文的附錄里面提及的。過程不是太復雜，如果了 ...
2020-12-14 22:56 0 1082 推薦指數：
相關推薦
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的基本原理，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的量化細節中，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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
神經網絡量化實踐-1
-------------------------------------------------------------------------------------------------- ...
神經網絡推理加速之模型量化
02 Jul 2019 · 趙鵬, 陳新宇, 秦臻南, 葉軍 翻譯： 包怡欣 （INTEL MLT TEAM） 1. 引言 在深度學習中，推理是指將一個預先訓練好的神經網絡模型部署到實際業務場景中，如圖像分類、物體檢測、在線翻譯等。由於推理直接面向用戶，因此推理性能至關重要 ...