【摘 要】
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近年来,卷积神经网络的快速发展推动了人工智能领域的研究。目前卷积神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理以及目标检测等多方面取得了很多突破性进展。由于卷积神经网络需要消耗大量的存储空间和计算资源,使得大多数硬件设备无法满足其性能需求,严重限制卷积神经网络在便携式设备中的应用。因此科研人员不断地探索加速与压缩神经网络的方法。在众多方法中,量化神经网络凭借其不俗的加速表现与压缩效果吸引了科研人员的关注。
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近年来,卷积神经网络的快速发展推动了人工智能领域的研究。目前卷积神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理以及目标检测等多方面取得了很多突破性进展。由于卷积神经网络需要消耗大量的存储空间和计算资源,使得大多数硬件设备无法满足其性能需求,严重限制卷积神经网络在便携式设备中的应用。因此科研人员不断地探索加速与压缩神经网络的方法。在众多方法中,量化神经网络凭借其不俗的加速表现与压缩效果吸引了科研人员的关注。但量化神经网络存在的精度损失情况仍是亟待解决的问题。因此探索出兼具高加速比、压缩效果好并保持高精度的量化神经网络具有重大意义。本文对XNOR-Ne方法改进,提出二值输入与三值权重的量化方法,将量化神经网络移植到边缘硬件设备上,并分析了量化神经网络的真实加速与压缩效果。本文的研究内容主要包括以下工作:（1）针对目前业界常见压缩神经网络的方法,如低秩分解、参数剪枝、知识蒸馏和参数量化,比对各方法的优缺点。同时利用参数量化方法,探索把神经网络移植到低功耗边缘设备的方法。（2）对XNOR-Net量化网络进行分析,并将其移植至边缘设备上进行测试,同时记录训练数据。实验结果表明,相对于全精度网络,边缘设备使用XNOR-Net方法训练模型时,功耗至少下降了17%,最高下降了20%;训练时间至少缩短了49%,最多能达到56%;网络模型压缩比最高可达15.5倍。（3）以XNOR-Net方法为基础,提出带缩放因子的二值输入和三值权重量化方法。在理论层面,分析网络的运算效率以及压缩比。随后移植至边缘设备实验,记录识别准确率、训练时间、能耗等数据进行分析。实验测得,相对于全精度网络,边缘设备使用该量化方法训练模型时,功耗最少下降了11%,最高下降了25%。训练时间至少缩短了39%,最高缩短了45%;网络模型压缩比最高可达14.7倍。相对于XNOR-Net网络,准确率在Raspberry4B设备上提升了0.83%,在Jetson Nano设备上提升了0.65%。
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