CVPR 2020 | CMU & HKUST提出binary網絡自動化搜索，同時實現超高壓縮與高精度

這項工作由卡內基梅隆大學，香港科技大學合作完成，目的是通過網絡自動化搜索，找到在已知網絡的權重（weight）和激活值（activation）都爲二值化｛－1，＋1｝的情況下，搜索最能充分利用二值化卷機層的表達能力的網絡結構。 該工作是第一篇在 depth-wise 的卷積中通過搜索 group conv 來實現網絡二值化的算法。實驗結果表明，本方法能取得和接近 XNOR-Net 的精度，而所需的

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