原文: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的。 溫故知新 為了簡單起見,假設我們是量化到 uint 的數值范圍 即 。回憶一下量化的基本公式 我在之前的文章中 ...

2021-02-28 17:59 0 554 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
神經網絡量化入門--基本原理

最近打算寫一個關於神經網絡量化入門教程,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 ...

Sun Jun 21 00:42:00 CST 2020 4 3255
神經網絡中的激活函數

作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Medium 什么是神經網絡激活函數? 激活函數有助於決定我們是否需要激活神經元。如果我們需要發射一個神經元那么信號的強度是多少。 激活函數神經元通過神經網絡處理和傳遞信息的機制 為什么在神經網絡中需要一個激活函數 ...

Sat Jul 04 01:17:00 CST 2020 0 2076
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
神經網絡回顧-Relu激活函數

1. 神經元模型 以下引用自Poll的筆記:神經網絡基礎。   神經元是神經網絡中最基本的結構,也可以說是神經網絡的基本單元,它的設計靈感完全來源於生物學上神經元的信息傳播機制。我們學過生物的同學都知道,神經元有兩種狀態:興奮和抑制。一般情況下,大多數的神經元是處於抑制狀態,但是一旦 ...

Wed Jan 18 04:18:00 CST 2017 0 45663
 
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