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      單片廣播調(diào)頻收音機(jī)調(diào)諧器的資料說(shuō)明

      2020-04-15 | pdf | 0.71 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　權(quán)值和激活二值化是一種有效的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法，可以利用位運(yùn)算加速推理。盡管許多二值化方法通過(guò)最小化前向傳播中的量化誤差來(lái)提高模型的精度，但二值化模型與全精度模型之間仍存在明顯的性能差距。我們的實(shí)證研究表明，量化在正向和反向傳播中都會(huì)帶來(lái)信息損失，這是訓(xùn)練精確二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓶頸。為了解決這些問(wèn)題，我們提出了一個(gè)信息保留網(wǎng)絡(luò)（IR Net）來(lái)保留前向激活和后向梯度中的信息。紅外網(wǎng)絡(luò)主要依靠?jī)蓚€(gè)方面的技術(shù)貢獻(xiàn)：（1）Libra參數(shù)二值化（Libra-PB）：在前向傳播中通過(guò)平衡和標(biāo)準(zhǔn)化的權(quán)值同時(shí)最小化量化誤差和參數(shù)的信息損失；（2） 誤差衰減估計(jì)器（EDE）：通過(guò)逐步逼近反向傳播中的符號(hào)函數(shù)，同時(shí)考慮梯度的更新能力和精確性，使梯度的信息損失最小化。我們首次從統(tǒng)一信息的角度研究了二進(jìn)制網(wǎng)絡(luò)的前向和后向過(guò)程，這為網(wǎng)絡(luò)二值化機(jī)制提供了新的視角。在CIFAR-10和ImageNet數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的各種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的綜合實(shí)驗(yàn)表明，所提出的IR網(wǎng)絡(luò)能夠始終優(yōu)于最新的量化方法。

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