この記事はTWQ（三項重量子化）に基づいて作られた改良であるである、次のように、プロセスを要約することができます。
まず、[-1,1]の間の精密な正則化重みの全て、
及び、各レイヤの閾値に応じて本明細書で使用されるのと同じdelta_Tの（T統一がそれぞれ異なるチャンネルと、探索空間を減少させることで量子化できるTなければなりませんより良いパフォーマンスを得るが、計算コストを増加させることはあまり感じ）-1、0、1、
シモンズ：また、第二の方法を提供5.1.1を参照してください、ない記事は、このセクションではありません。。。
WPとWnのが損失として計算の最終結果が乗算され、その後、元の勾配（ここで使用されるSTE）の勾配によって更新WN、WPと減少しました。
Q：あなたはこれらの2の意味を知りたい場合は-11ない完全な精度ではなく、その者のどこバイナリ？
リバースアップデート
全精度勾配
定量化勾配
Q：具体的にどのようにどのように言っていなかったアップデートを使用するには、
TWN（またBNN XNORを参照）のみ完全精度に更新され、順方向伝搬及び逆伝播のための唯一の三値をよれ
わずかに良い図、上記のサイズは、以下の数の分布を参照してください。
