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…
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阅读笔记: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。
提出一个量化模式(quantization scheme):把权重和激活值都量化到8位整数,少数的bias量化到32位整数 提出一个纯整数量化推理框架(quantized inference framework),以及在ARM NEON上的高效实现 提出一个量化训练框架(quantized training framework),最小化量化损失 展示了MobileNets系列的量化模型在ARM CPU上分类、检测和其他...
Quantizated Inference 1, Quantization scheme 首先定义q为量化值,r为真实浮点值。本文抛弃了之前采用查找表的方式将浮点值映射到整数值,而是引入了一个映射关系来表示,公式如下: 上面式子中S为缩放稀疏,Z为"Zero-Point",其实Z就是真实浮点值0映射到整数时对应的值,这个值的存在是有一定意义的,因为无论是在图像...
Quantizated Inference 1, Quantization scheme 首先定义q为量化值,r为真实浮点值。本文抛弃了之前采用查找表的方式将浮点值映射到整数值,而是引入了一个映射关系来表示,公式如下: 上面式子中S为缩放稀疏,Z为"Zero-Point",其实Z就是真实浮点值0映射到整数时对应的值,这个值的存在是有一定意义的,因为无论是在图像...
Quantizated Inference 1, Quantization scheme 首先定义q为量化值,r为真实浮点值。本文抛弃了之前采用查找表的方式将浮点值映射到整数值,而是引入了一个映射关系来表示,公式如下: 上面式子中S为缩放稀疏,Z为"Zero-Point",其实Z就是真实浮点值0映射到整数时对应的值,这个值的存在是有一定意义的,因为无论是在图像...
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 Binary(TWN/BNN/XNOR-Net); post-training-quantization(PTQ), 8-bit(tensorrt); 2、 pruning:...
Based of paper "Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference" - ArtyZe/yolo_quantization
Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference 原文链接:https://arxiv.org/abs/1712.05877 发表:CVPR2018 代码:https://github.com/jameszampa/ECE-570-Implementation 编辑:Daniel 1.推理阶段 其中r为要量化的实数,S为浮点数,q为量化后的无符号8位整数,Z为量化后...