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    ANTNet|端侧架构,精度速度双超MobileNetV2

    在CIFAR100数据集上,所提方法取得了75.7%的top1精度,它比MobileNetV2高1.5%且少8.3%的参数量与19.6%的计算量;在ImageNet数据集上,所提方法取得了72.8%的top1...精度,它比MobileNetV2高0.8%,同时在iphone5上的速度为157.7ms(比MobileNetV2快20%)。...作者提出了一种最优配置以最大化通道数量,同时具有全局感受野; 采用组卷积使得ANTBlock更高效,即具有更少参数量与计算复杂度,同时不会引起性能显著下降; 所提ANTBlock易于实现并取得了优于其他轻量型CNN的性能,比如在精度不低于...所以该文的目的就在于构建一个具有更少MAdds、更少参数量、更高精度的CNN架构。ANTNet的核心模块为ANTBlock,而该模块主要采用了深度分离卷积与通道注意力机制。...相比MobileNetV2与ShuffleNetV2两大知名端侧模块,所提方法具有更高的精度。 ?

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    AMD 新卡皇,双精度达到2.53TFlops

    它支持 OpenCL™ 1.2、16GB GDDR5 显存、最高可达 2.53 TFLOPS 的峰值双精度浮点运算性能和 最高可达 10.8 GFLOPS/W 的峰值双精度性能,这让您的选择毋庸 置疑...GPU 计算性能处于业内领先地位 作为首款具有 ½ 比率双精度, 并突破 2.0 TFLOPS 双精度浮点运算性能限制的服务器 GPU,AMD FirePro S9150 实现了最高可达 5.07 TFLOPS...的峰值单精度浮点运算性能和最高可达 2.53 TFLOPS 的峰值双精度浮点运算性能。...每瓦性能业界领先 一个双 PCIe®插槽外型最大功率为 235W,AMD FirePro S9150 提供最高可达 21.6 GFLOPS/W 的单精度浮点运算性能和最高可达 10.8 GFLOPS/W...的双精度浮点运算性能,与竞争产品相比,最高提升 77%。

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    双精度,单精度和半精度

    常用的浮点数有双精度和单精度。除此之外,还有一种叫半精度的东东。 双精度64位,单精度32位,半精度自然是16位了。...半精度是英伟达在2002年搞出来的,双精度和单精度是为了计算,而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。...很多场景对于精度要求也没那么高,例如分布式深度学习里面,如果用半精度的话,比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数,使用半精度传输还是非常有价值的。...比较下几种浮点数的layout: 双精度浮点数: ? 单精度浮点数: ? 半精度浮点数: ? 它们都分成3部分,符号位,指数和尾数。...具体可以参考Numpy里面的代码: https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/src/npymath/halffloat.c#L466

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    C语言浮点型精度缺失解决

    在百思不得其解下 ,我查阅各个文章都没有很好的 专门关于 浮点精度缺失 导致 预期结果 的文章 所以在此记录, 结果: 其实在C语言中浮点型是有误差的,会导致结果不一样, 比如我们不可以直接把两个浮点型用...所以再等号上要比较浮点型解决方法是 abs(x-y) 精度问题解决了...对应原题例子: 比如这样一个情况 1/3 - 1/3 按照数学知识 应该为0 但如果在设置中精度不同, 如在不同精度下 结果会为 一个为0.3333333一个为0.3333那结果是0.0000333...0, 那么如果此时判断语句为if Δ<0 就不能达到预期效果了,所以为了避免这种情况,解决办法: 设置一个足够小的值(一般情况用10e-6)当作0,使其作为浮点型之间判断大小的准则,就可以避免出现精度损失导致判断语句分支错误或达不到所要效果

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