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低比特量化之DoreFa-Net理论与实践

DoreFa-Net 和前面我们讲过的BNN和TWN相比,DoreFa-Net并没有针对卷积层输出的每一个卷积核计算比例因子,而是直接对卷积层的整体输出计算一个比例因子,这样就可以简化反向传播时候的运算...,因为在DoreFa-Net中反向传播也要量化。...在这里插入图片描述 2.5 DoReFa-Net训练算法 论文给出了DoReFa-Net的训练算法,如Algorithm1所示。假设网络具有前馈线性拓扑,像BN层、池化层这样的细节在这里不详细展开。...DoreFa-Net分别对SVHN和ImageNet做了实验,其准确率明显高于二值化网络和三值化网络。 3....将DoreFa-Net应用到YOLOV3上 上次介绍的YOLOV3剪枝方法汇总 文章中还剩下一个量化方法当时没有提到,实际上它的量化方法就是DoreFa-Net量化方法,然后我们来看一下量化效果: ?

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深度学习算法优化系列十二 | 旷视科技 DoReFa-Net

由于前向/反向阶段卷积都是在对低位宽权重和激活值/梯度上操作的,这样DoReFa-Net可以使用低位宽卷积核来加速训练和推理。...最后论文在VHN和ImageNet数据集上的实验证明了DoReFa-Net可以达到与32位参数相当的精度。...贡献 这篇论文的贡献为: 本文泛化了BNN的方法提出了DoReFa-Net,它可以拥有任意位宽的权重,激活值以及梯度。...DoReFa-Net 在这一节,论文将DoReFa-Net公式化,提出了一种方法来训练低位宽权重,激活值和梯度的方法。需要注意的是,权重和激活值都是确定性量化的,而梯度需要随机量化。...在这里插入图片描述 3.6 DoReFa-Net训练算法 论文给出了DoReFa-Net的训练算法,如Algorithm1所示。假设网络具有前馈线性拓扑,像BN层、池化层这样的细节在这里不详细展开。

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