基于權值交互思想的卷積神經網絡量化算法
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>326 K
標簽： 三值量化 卷積神經網絡 權值交互
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文檔介紹：傳統(tǒng)的卷積神經網絡量化算法廣泛使用對稱均勻量化操作對模型權值進行量化，沒有考慮到相鄰權值量化之間的相互關系，即上一個權值的量化操作產生的量化噪聲可以通過調整之后權值的量化方向加以彌補。針對上述問題，提出了一種基于權值交互思想的三值卷積神經網絡量化算法，達到了16倍的模型壓縮比，以ImageNet作為數據集，量化后的AlexNet和ResNet-18網絡上模型預測準確率只下降了不到3%。該方法達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網絡移植到計算資源有限的移動端平臺上。
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