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.
I Ref föreslogs en ram för att samtidigt påskynda beräkningen och minska lagringen av CNN.
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']}