確率的量子化と正確な低ビットディープニューラルネットワークを学習论文

SQ-B(T)WNは約実際の重量で、量子化スケールが徐々にすべての権利の最終完了の重量を増加させる、異なる量子化誤差角の異なる重みから生じるであろう、増分量子化アルゴリズムです。
右の重量の位相をトレーニング、量子化誤差のタイミングを定量化することを目指している問題の原因となった
生成されたすべての直接方向勾配定量化することがより適切である徐々に定量化、重量比で
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アルゴリズムの結果からは、それが特に良い見ていません。同じ時間を3ビットなしのインクリメンタルトレーニングINQの良いはありません
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転載: blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/104900136