| 基于權(quán)值交互思想的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：326 K | |
| 標(biāo)簽： 三值量化 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 權(quán)值交互 | |
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| 文檔介紹：傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法廣泛使用對稱均勻量化操作對模型權(quán)值進(jìn)行量化，沒有考慮到相鄰權(quán)值量化之間的相互關(guān)系，即上一個(gè)權(quán)值的量化操作產(chǎn)生的量化噪聲可以通過調(diào)整之后權(quán)值的量化方向加以彌補(bǔ)。針對上述問題，提出了一種基于權(quán)值交互思想的三值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化算法，達(dá)到了16倍的模型壓縮比，以ImageNet作為數(shù)據(jù)集，量化后的AlexNet和ResNet-18網(wǎng)絡(luò)上模型預(yù)測準(zhǔn)確率只下降了不到3%。該方法達(dá)到了較高的模型壓縮比，具有較高的精度，可以用于將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到計(jì)算資源有限的移動端平臺上。 | |
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