![](/images/graphics-bg.png)
A Novel Low-Bit Quantization Strategy for Compressing Deep Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Zeng, Xiangrong
Long, Xin
Ben, Zongcheng
Zhou, Dianle
Zhang, Maojun
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The increase in sophistication of neural network models in recent years has exponentially expanded memory consumption and computational cost, thereby hindering their applications on ASIC, FPGA, and other mobile devices.
Therefore, compressing and accelerating the neural networks are necessary.
In this study, we introduce a novel strategy to train low-bit networks with weights and activations quantized by several bits and address two corresponding fundamental issues.
One is to approximate activations through low-bit discretization for decreasing network computational cost and dot-product memory.
The other is to specify weight quantization and update mechanism for discrete weights to avoid gradient mismatch.
With quantized low-bit weights and activations, the costly full-precision operation will be replaced by shift operation.
We evaluate the proposed method on common datasets, and results show that this method can dramatically compress the neural network with slight accuracy loss.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Long, Xin& Zeng, Xiangrong& Ben, Zongcheng& Zhou, Dianle& Zhang, Maojun. 2020. A Novel Low-Bit Quantization Strategy for Compressing Deep Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138825
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Long, Xin…[et al.]. A Novel Low-Bit Quantization Strategy for Compressing Deep Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138825
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Long, Xin& Zeng, Xiangrong& Ben, Zongcheng& Zhou, Dianle& Zhang, Maojun. A Novel Low-Bit Quantization Strategy for Compressing Deep Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138825
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138825
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)