关键词binary-weight-networks
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- 三值权重网络
本文提出一种具有高效内存和计算的三进制权重网络(TWNs)方法,通过对浮点或双精度精度权重和三进制权重之间的欧几里德距离进行训练,实现了最小化计算开销。TWNs 的表达能力优于二进制精度的相应网络,并且在 MNIST、CIFAR-10 和 - 使用二进制卷积神经网络进行 ImageNet 分类的 XNOR-Net
本文提出了两种卷积神经网络的高效近似方案:二进制权重网络和 XNOR - 网络,其中 XNOR - 网络既将卷积层输入又将滤波器二值化,主要利用二值运算来近似卷积,这使得卷积速度快 58 倍且内存占用仅为原来的 1/32,而且其分类性能在