CNN网络加速--Performance Guaranteed Network Acceleration via High-Order Residual Quantization
Performance Guaranteed Network Acceleration via High-Order Residual Quantization ICCV2017 本文是对 XNOR-Networks 的改进，将CNN网络层的输入 进行高精度二值量化，从而实现高精度的二值网络计算，XNOR-Networks 也是对每个CNN网络层的权值和输入进行二值化，这样整个CNN计算都是二值化
相关文章
- 1. 【论文阅读笔记】Performance Guaranteed Network Accelerationvia High-Order Residual Quantization
- 2. HORQ（High-Order Residual Quantization）算法详解
- 3. 残差网络 residual network
- 4. 残差网络(Residual Network)
- 5. Stochastic Computing + Quantization
- 6. 网络压缩论文整理(network compression)
- 7. 网络压缩论文集(network compression)
- 8. 深度神经网络加速和压缩
- 9. 【论文阅读】Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network
- 10. Model Compression and Acceleration Overview
- 更多相关文章...
- • Docker 镜像加速 - Docker教程
- • 网络协议是什么？ - TCP/IP教程
- • 使用阿里云OSS+CDN部署前端页面与加速静态资源
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 【论文阅读笔记】Performance Guaranteed Network Accelerationvia High-Order Residual Quantization
- 2. HORQ（High-Order Residual Quantization）算法详解
- 3. 残差网络 residual network
- 4. 残差网络(Residual Network)
- 5. Stochastic Computing + Quantization
- 6. 网络压缩论文整理(network compression)
- 7. 网络压缩论文集(network compression)
- 8. 深度神经网络加速和压缩
- 9. 【论文阅读】Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network
- 10. Model Compression and Acceleration Overview