二值网络从直观上来讲有明显的两个好处:第一,相对于普通网络,参数从32-bit的浮点型数变成了只占1-bit的数,直接将模型大小减小成原来的1/32;第二,在进行卷积运算时,由于参数范围为{-1,+1},因此原来的乘法运算变成了加减运算。而如果我们再将激活值也限定成{-1,+1},那么连加减运算都不需要,直接变成了位运算,十分高效。由于以上
Binary Convolution: 在做卷积时,我们在滑动滤波器时,需要计算滤波器对应的 I 的近似二值参数,相邻的 I 存在区域重叠,所以存在大量的冗余计算,这里我们采用积分图的思想,实现将所有需要计算的 输入二值参数 一次性计算后,后面就不需要重复计算,直接查表使用 传统的一个 CNN 经典模块包括四个部分,按照以下顺序进行:...
PDF全文链接:二值网络,围绕STE的那些事儿 二值网络,围绕STE的那些事儿 本文作者:卓哥哥 什么是二值网络? 二值网络,是指在一个神经网络中,参数的值限定在{-1,+1}或者{0,1}。而更为彻底的二值网络是让网络在进行计算时得到的激活值(activation)也被二值化。当然,最为彻底的,是在网络的训练过程中,对梯度...
具体地,骨干网络提取共享特征后通过一组特定任务头进行处理,产生了一系列对于TT个任务的初始预测,即{Yki}(k=1,⋯,T){Yik}(k=1,⋯,T)(骨干网络和特定任务头被称为网络的前端)。将YtiYit转换并二值化成1-bit特征图形式,得到相应场景的一组二值特征图,即{FtB,i}(t=1,⋯,T){FB,it}(t=1...
神经网络入门(neural network) ---概述 人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。 一、感知器 历史上,科学家一直希望模拟人的大脑,造出可以思考的机器。人为什么能够思考?科学家发现,原因在于人体的神经网络。 外部刺激通过神经...
在反向传播中利用现有全精度模型通过基于特征的知识蒸馏来校准二值网络梯度。 Bi-MTDP的好处可以从两个正交的角度进行分析: 从网络二值化的角度来看,通过将二值化与多任务密集预测框架相结合,Bi-MTDP的成功证明了它可以有效地补充信息,从而提高了各个二值模型的性能。
论文提出二值化多任务密集预测器 Bi-MTDP,通过二值神经网络(BNNs)显著加速多任务密集预测模型,同时保持甚至提高模型性能。为了避免信息严重退化而导致二值化带来性能下降,论文引入了深度信息瓶颈层,在前向传…
二值网络--Structured Binary Neural Networks for Accurate Image Classification and Semantic Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
近日，苹果以 2 亿美元左右价格收购初创公司 Xnor.ai 的消息引起了社区极大的关注。作为一家以二值神经网络 Xnor-net 起家的人工智能初创公司，Xnor.ai 被苹果高价收购，也许预示着低功耗、高效能的二值神经网络技术将开启广阔的应用前景。 二值网络是非常极致的一种神经网络，它的权重、激活值只有+1 与-1 两种...
杨朝晖,北京大学智能科学与技术专业在读博士,本科毕业于北京航空航天大学计算机学院,目前主要研究兴趣点在二值化网络,欢迎感兴趣的伙伴一起交流。 方法 该部分介绍几篇论文的方法 BinaryConnect 本文提出BinaryConnect主要将全连接和卷积层中的权重二值化,以此将乘法运算变成加法运算,压缩的同时能够加快网络的运算速度。训练...