BinaryNet
2018-07-20 本文已影响0人
王子冠
Deterministic vs Stochastic Binarization
确定型二值化
随机型二值化
由于硬件产生概率较难，因此使用确定型二值化
Gradient Computation and Accumulation
the real-valued gradients of the weights are accumulated in real-valued variables
SGD随机梯度下降，在梯度方向走小和随机的方向，噪声被多步平均，因此保持一定精度
Propagating Gradients Through Discretization
二值化近似求导，在绝对值不超过1的情况下为1，其余为0：
训练过程
前向传播和反向传播
更新训练参数
BatchNorm
用移位操作估计，加速BatchNorm
Shift based Adam
运行时
第一层用8位像素值计算，其他用二值化计算，Xnor位操作
Cifar-10数据集
Xnor操作
深度学习中最多的是乘加操作，BNN中可以用Xnor操作加速
