Nyligen har konvolutionella neurala nätverk (CNN) visat imponerande prestanda i olika datorseende uppgifter. Hårdvara med hög prestanda är dock vanligtvis oumbärlig för tillämpning av CNN-modeller på grund av den höga beräknings komplexiteten, vilket förbjuder deras ytterligare utökningar. I detta dokument föreslår vi ett effektivt ramverk, nämligen Quantized CNN, för att samtidigt påskynda beräkningen och minska CNN-modellernas lagrings- och minnesomkostnader. Båda filterkärnorna i konvolutionslager och viktmatriser i fullt sammankopplade lager kvantifieras, i syfte att minimera skattningsfelet för varje lagers svar. Omfattande experiment på ILSVRC-12-riktmärket visar 4 x 6 x hastighetsuppgång och 15 x 20 x kompression med endast en procentuell förlust av klassificeringsnoggrannhet. Med vår kvantiserade CNN-modell kan även mobila enheter exakt klassificera bilder inom en sekund.
Kvantisering REF minskar numerisk precision av CNNs för att påskynda körtiden prestanda och minska lagring och minne overhead, med mindre noggrannhet förlust.
Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}