Feb, 2016
二值化神经网络：训练深度神经网络，使权重和激活限制为+1或-1
BinaryNet: Training Deep Neural Networks with Weights and Activations
Constrained to +1 or -1
TL;DR本篇论文介绍了一种通过二值化权重和激活训练神经网络的方法，并在Torch7和Theano框架上进行了实验，在MNIST、CIFAR-10和SVHN数据集上取得了接近最佳水平的结果。同时，作者提出了一种二进制矩阵乘法GPU核函数，使得MNIST BNN可以比优化前快7倍，而不影响分类准确性。