【摘 要】
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近来卷积神经网络应用广泛,用于图像检索,图像定位以及自动驾驶等领域。由于对于实时应用的要求,深度卷积网络速度的要求也与日俱增,根据卷积神经网络的特点,提出了二值卷积
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近来卷积神经网络应用广泛,用于图像检索,图像定位以及自动驾驶等领域。由于对于实时应用的要求,深度卷积网络速度的要求也与日俱增,根据卷积神经网络的特点,提出了二值卷积神经网络的训练方案,卷积神经网络在运行时会有二值化的权重和激活值,在训练时,二值化的权重和激活值用于计算参数梯度,在正向传递期间,BNN大大减少了储存所需的大小以及交互的大小,并且通过逐位的计算代替了大多数算术运算,这有望显著提高其运行效率。由于卷积神经网络的权重用二值+1,-1代替,乘法运算的计算复杂度高,二值运算仅仅只需加法和减法代替了原来
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