XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 論文筆記

0 摘要     我們針對標準卷積神經網絡提出了兩種有效的近似網絡：二元權重網絡和XNOR網絡。二元權重網絡中，卷積核用兩個值來近似表示，從而節省32倍的存儲空間。在XNOR網絡中，卷積核和卷積層輸入都是用兩個值（1和-1）表示的。 XNOR網絡主要使用二元運算進行卷積運算。這使得卷積操作速度提高了58倍，節省了32倍的內存。 XNOR網絡實現了在CPU（而不是GPU）上實時運行最先進網絡的可能。

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