JavaShuo
欄目
標籤
INQ 論文解讀:Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-Precision Weights
時間 2020-12-30
標籤
深度學習
欄目
系統網絡
简体版
原文
原文鏈接
這篇論文是ICLR 2017的一篇量化相關的論文。本文提出了一種漸進式量化的方法( INQ ):先分組量化,然後凍結已量化的部分並訓練未量化的部分,重複以上步驟多次直到所有權重都被量化。這種漸進式量化的方法可以把一個預訓練的全精度模型近乎無損地壓縮成一個低精度的模型,在Alexnet,VGG,ResNet等模型上都表現良好,甚至可以壓縮成三值模型,精確度比TWN等方法都要好。 論文原地址:http
>>阅读原文<<
相關文章
1.
INCREMENTAL NETWORK QUANTIZATION: TOWARDS LOSSLESS CNNS WITH LOW-PRECISION WEIGHTS
2.
Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-precision Weights論文
3.
INQ(incremental network quantization:towards lossless CNNs with low-precision weights
4.
【論文閱讀筆記】Incremental Network Quantizatio:Towards Lossless CNNs with Low-Precision Weights
5.
神經網絡壓縮(8)Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-precision Weights
6.
增量量化網絡:towards lossless CNNs with low-precision weights
7.
論文總結:Incremental Network Quantization
8.
【論文閱讀筆記】Deep Neural Network Compression with Single and Multiple Level Quantization
9.
Incremental-Network-Quantization增量網絡量化論文詳解
10.
ReActNet 論文解讀:Towards Precise Binary Neural Network with Generalized Activation Functions
更多相關文章...
•
C# 文本文件的讀寫
-
C#教程
•
*.hbm.xml映射文件詳解
-
Hibernate教程
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
•
Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
論文解讀
incremental
lossless
quantization
cnns
network
weights
論文閱讀
CV論文閱讀
論文
系統網絡
Thymeleaf 教程
Spring教程
MyBatis教程
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
FM理論與實踐
2.
Google開發者大會,你想知道的都在這裏
3.
IRIG-B碼對時理解
4.
乾貨:嵌入式系統設計開發大全!(萬字總結)
5.
從域名到網站—虛機篇
6.
php學習5
7.
關於ANR線程阻塞那些坑
8.
android studio databinding和include使用控件id獲取報錯 不影響項目正常運行
9.
我女朋友都會的安卓逆向(四 動態調試smali)
10.
io存取速度
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
INCREMENTAL NETWORK QUANTIZATION: TOWARDS LOSSLESS CNNS WITH LOW-PRECISION WEIGHTS
2.
Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-precision Weights論文
3.
INQ(incremental network quantization:towards lossless CNNs with low-precision weights
4.
【論文閱讀筆記】Incremental Network Quantizatio:Towards Lossless CNNs with Low-Precision Weights
5.
神經網絡壓縮(8)Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-precision Weights
6.
增量量化網絡:towards lossless CNNs with low-precision weights
7.
論文總結:Incremental Network Quantization
8.
【論文閱讀筆記】Deep Neural Network Compression with Single and Multiple Level Quantization
9.
Incremental-Network-Quantization增量網絡量化論文詳解
10.
ReActNet 論文解讀:Towards Precise Binary Neural Network with Generalized Activation Functions
>>更多相關文章<<