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： ?
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。
integer-arithmetic-only inference》简称IAO 量化用于目标检测有以下困难： 1、Hardware-friendly end-to-end quantization现有的一些量化算法（Dorefa-net...这个会带来两个问题：(1)、一些操作在训练中没办法进行量化，比如batch normalization（Dorefa-net），这会造成训练和验证之间的不匹配(mismatch)和难以收敛；(2)、在推理时候
See some examples to learn about the framework: Vision: DoReFa-Net: train binary / low-bitwidth CNN on
DoReFa-Net: Training Low Bitwidth Convolutional Neural Networks with Low Bitwidth Gradients[J]. arXiv
包括 DoReFa-Net 和 Low-Bit Neural Network (LBNN)两种方法。 如上图所示，这两种方法各自存在自己的问题。
Dorefa-net:Training low bitwidth convolutional neural networks with low bitwidthgradients[J]. arXiv preprint
[Dorefa-net: Training low bitwidth convolutional neural networks with low bitwidth gradients]中的先前工作建议在训练过程中使用量化约束的神经网络
对于 AlexNet，该研究使用 Dorefa-Net 中的量化方法作为基线方法，FDA-BNN 实现了 46.2% 的 top-1 准确率和 69.7% 的 top-5 准确率，并优于其他 SOTA
在[48]中，Zhou等人提出了DoReFa-Net，探讨在不同比特数量情况下的网络性能。除了对网络权值和激活量化以外，DoReFa-Net还对不同比特数的网络梯度量化进行了实验分析。...Dorefa-net: Traininglow bitwidth convolutional neural networks with low bitwidth gradients. arXivpreprint
CIFAR-10 表 3 列出了在 CIFAR-10 上使用不同方法的性能，包括 ResNet-18 上的 RAD、DoReFa-Net、LQ-Net、ResNet-20 上的 DSQ、BNN、LAB、...表 4 显示了 ResNet18 和 ResNet-34 上的许多 SOTA 量化方法，包括 BWN、HWGQ、TWN、LQ-Net、DoReFa-Net、ABC-Net、Bi-Real、XNOR++、
Dorefa-net: Training low bitwidth convolutional neural networks with low bitwidth gradients.
比较著名的量化模型有 Deepcompression，Binary-Net，Tenary-Net，Dorefa-Net、SqueezeNet，Mobile V1&V2，shuffle Net V1&V2
Dorefa-net: Training low bitwidth convolutional neural networks with low bitwidth gradients. arXiv, abs
其实可以看出，这篇论文的思想和DoReFa-Net还是挺相似的，只不过DoReFa-Net是低比特量化，而ABC-Net使用的更巧妙一些，本质还是BNN，但我们一眼也能看出，这个ABC-Net比之前的BNN
DoReFaNet训练中的梯度用Low-bits表示，“因为这个网络的权重、激活，以及梯度分别用一位、两位、以及四位来表示，所以我们研究院就叫这个网络DoReFa-Net。”
details/82943291 3.5 二值化/三值化网络 可以参考下面的讲解： 基于Pytorch构建一个可训练的BNN 基于Pytorch构建三值化网络TWN 低比特量化之XNOR-Net 低比特量化之DoreFa-Net
“DoReFa-Net: Training Low Bitwidth Convolutional Neural Networks with Low Bitwidth Gradients.” https:
DoReFa-Net: Training Low Bitwidth Convolutional Neural Networks with Low Bitwidth Gradients. [8] Andrew
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