论文阅读——Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文题目-Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference(量化和训练神经网络以实现高效的整数运算推理) 作者单位:Google 谷歌,发表在CVPR2018 论文地址: C…
Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
纯整数矩阵乘 Integer-arithmetic-only matrix multiplication 通过量化模式(公式(1))可以得到实数转量化值的方法:q=r/S+Z,但是这里的S是浮点数,得到的q也是浮点数,如何进行量化推理呢?作者提出的解决方案如下。 假设使用两个N * N大小的浮点数矩阵r1,r2,计算其乘数r3,量化参数(已知)为(S_α, Z_α),α =...
2,Integer-arithmetic-only matrix multiplication 对于两个浮点数矩阵之间的运算,可以全部转换成整数运算,公式如下: 在上面的式子中只有M是一个浮点数,所以这里会有一个浮点运算,作者在这里好像为了避开浮点运算,做了下面一个操作,但没怎么看懂,有兴趣的可以自己。
2,Integer-arithmetic-only matrix multiplication 对于两个浮点数矩阵之间的运算,可以全部转换成整数运算,公式如下: 在上面的式子中只有M是一个浮点数,所以这里会有一个浮点运算,作者在这里好像为了避开浮点运算,做了下面一个操作,但没怎么看懂,有兴趣的可以自己。
2,Integer-arithmetic-only matrix multiplication 对于两个浮点数矩阵之间的运算,可以全部转换成整数运算,公式如下: 在上面的式子中只有M是一个浮点数,所以这里会有一个浮点运算,作者在这里好像为了避开浮点运算,做了下面一个操作,但没怎么看懂,有兴趣的可以自己。
micronet, a model compression and deploy lib. compression: 1、quantization: quantization-aware-training(QAT), High-Bit(>2b)(DoReFa/Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference)、Low-Bit(≤2b)/Ternary and Bi
Quantization and training of neural networks for efficient integer-arithmetic-only inference. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Salt Lake City, UT, USA, 18–23 June 2018; pp. 2704–2713. [Google Scholar] Krishnamoorthi, R. Quantizing deep ...
Based of paper "Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference" - ArtyZe/yolo_quantization