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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)低位寬量化推理研究
關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 量化 批規(guī)范化
摘要：隨著深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對計算量與訪存量的需求增加,網(wǎng)絡(luò)壓縮與加速技術(shù)成為近幾年的研究熱點。針對網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)改進、偽量化等重訓(xùn)練方法在壓縮深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時存在算力要求大、數(shù)據(jù)集難獲得以及部署周期長等缺點,論文提出一種有效利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)值均衡以及批規(guī)范化和ReLU非線性激活組合信息特點的壓縮加速方法,只需對預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)值進行調(diào)整即可達到較好的壓縮加速效果。該方法適合在FPGA或ASIC這類定制硬件上實現(xiàn),并能夠?qū)崿F(xiàn)硬件邏輯資源、能耗、訪存帶寬以及物體檢測精度之間的平衡。最后,在人臉檢測任務(wù)上驗證了該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)低位寬量化推理方法的有效性。
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