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基于无电源嵌入式系统的内存高效、能量适应的预训练模型推理
提出了一种名为 FreeML 的框架，旨在优化预训练的深度神经网络模型，以在电池无需设备上进行内存高效和能量自适应的推理，通过使用压缩技术减小模型尺寸，并引入早期终止机制以实现能量自适应推理，同时最小化内存开销。
PDFa month ago
DiverGet：基于搜索的深度神经网络量化评估软件测试方法
本文提出基于搜索的 DiverGet 测试框架，通过定义一组模拟数据失真的变形关系空间，优化地探索这些关系来揭示不同算术精度的 DNN 之间的差异，对 Hyperspectral Remote Sensing 图像的最新 DNN 进行评估，
PDF2 years ago
ScaleCert：具有稀疏浅层的可扩展认证抵御对抗性补丁
提出在高分辨率图像上实现高可证明鲁棒性的认证防御方法，减少敌对区域的搜索开销和过滤预测噪声，从而通过利用重要神经元的本地化性质增强了认证准确性。
PDF3 years ago
仅需一次训练：一种一次性神经网络训练和剪枝框架
本研究提出一种新的框架，通过 OPO（只训练一次）将 DNN 网络压缩成性能出色、FLOPs 很小的较瘦的架构， OTO 将两个关键因素组合在一起：（1）将 DNN 网络参数分成零不变组，使我们能够修剪零组而不影响输出；（2）为了促进零组，
PDF3 years ago
利用可解释人工智能对深度神经网络进行量化和剪枝
本文主要利用可解释的人工智能方法，如 DeepLIFT 方法，对 DNNs 进行压缩，包括对 CNN 过滤器和全连接层权重进行的结构化和非结构化剪枝，以及使用聚类算法进行的 DNN 权重的非均匀量化和基于整数的混合精度量化。在图像分类数据集
PDF4 years ago
神经网络蒸馏器：DNN 压缩研究的 Python 软件包
该论文介绍了神经网络压缩研究的开源 Python 软件包 Neural Network Distiller 的哲学、设计和功能集。该软件包旨在为工程师和研究人员提供 DNN 压缩算法实现、工具、教程和样本应用，并具有可扩展性的设计，可方便新
PDF5 years ago
AAAI如何紧凑？通过逐层修剪评估表示的紧凑性
本文提出了一种基于修剪框架的深度神经网络压缩方法，实现了自动确定各个层稀疏度的功能，并通过在两种 DNN 架构上进行图像分类任务的实验验证了该方法的有效性。
PDF5 years ago
ECCVLQ-Nets: 针对高准确性和紧凑型深度神经网络的学习量化
本文提出了一种用于深度神经网络（DNN）压缩的联合训练方法，以便同时训练量化器和 DNN，以便量化网络权重和激活，并提高量化模型的预测准确性。在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上进行的全面实验显示，该方法在各种网络结构上都运
PDF6 years ago