（筆記）細顆粒度的三值網絡Ternary Neural Networks with Fine-Grained Quantization

原文鏈接 摘要 方法 實驗效果 原文鏈接 https://arxiv.org/abs/1705.01462 摘要 提出一種三值化方法，激活函數是8/4bit的，不需要訓練，對N個權重量化到三值 ，N=2,4,8,16等等。當N=4時，ResNet-101和ResNet-50的Top1準確率分別下降3.7%和4.2%。 方法 目的：不訓練地，把32bit浮點權重 W W 量化爲 {−α,0,α} {

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