Abstrakt. Vi föreslår två effektiva approximationer till vanliga konvolutionella neurala nätverk: Binary-Weight-Networks och XNOR-Networks. I Binary-WeightNetworks är filtren ungefärliga med binära värden vilket resulterar i 32× minne sparar. I XNOR-Networks är både filter och ingång till konvolutionslager binära. XNOR-Networks ungefärliga konvolutioner med främst binära operationer. Detta resulterar i 58× snabbare konvolutionella operationer och 32× minne besparingar. XNOR-Nets erbjuder möjligheten att köra toppmoderna nätverk på processorer (snarare än GPU) i realtid. Våra binära nätverk är enkla, exakta, effektiva och arbetar med utmanande visuella uppgifter. Vi utvärderar vår strategi för ImageNet klassificering uppgift. Klassificeringen noggrannhet med en Binary-Weight-Network version av AlexNet är bara 2,9% mindre än den fullprecision AlexNet (i topp-1 mått). Vi jämför vår metod med de senaste nätverksbinariseringsmetoderna, BinaryConnect och BinaryNets, och överträffar dessa metoder med stora marginaler på ImageNet, mer än 16% i topp-1 noggrannhet.
Som ett exempel, XNORNet REF approximerade både filter och inmatning till binära värden.
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}