深度網絡模型壓縮綜述
深度網絡模型壓縮綜述 文獻來源:雷傑,高鑫,宋傑,王興路,宋明黎.深度網絡模型壓縮綜述[J].軟件學報,2018,29(02):251-266. 摘要： 深度網絡近年來在計算機視覺任務上不斷刷新傳統模型的性能,已逐漸成為研究熱點.深度模型盡管性能強大,然而由於參數數量龐大、存儲和計算代價 ...
原文：模型壓縮明珠：二值化網絡
二值化網絡 BNN 老板：量化到INT 又怎么樣 還不夠小 我要把AI模型放在耳機手表里面 員工：那我們用二值化網絡 一切都是 和 二值化網絡跟低比特量化一樣，目的是讓模型更小，小到有着最為極端的壓縮率和極低的計算量。那什么是二值呢 二值指的是僅僅使用 和 或者是 和 兩個值，來表示權重和激活的神經網絡。 相比於全精度 FP 表示的神經網絡，二值化可以用XNOR 邏輯電路中的異或非門 或者是簡單的 ...
2022-01-14 09:13 0 938 推薦指數：
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