卷積神經網絡低位寬量化推理研究
付強; 姜晶菲; 竇勇 國防科技大學計算機學院; 長沙410073
關鍵詞：卷積神經網絡 量化 批規范化
摘要：隨著深度卷積神經網絡對計算量與訪存量的需求增加,網絡壓縮與加速技術成為近幾年的研究熱點。針對網絡架構改進、偽量化等重訓練方法在壓縮深度卷積神經網絡時存在算力要求大、數據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網絡數值均衡以及批規范化和ReLU非線性激活組合信息特點的壓縮加速方法,只需對預訓練網絡模型權值進行調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,并能夠實現硬件邏輯資源、能耗、訪存帶寬以及物體檢測精度之間的平衡。最后,在人臉檢測任務上驗證了該卷積神經網絡低位寬量化推理方法的有效性。
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