qnn是什么意思网络用语
作者:未知侠名时间:2022-04-12 18:07:37
神经网络(QNN)的方法,在运行时具有极低精度(例如1bit)权重和激活的神经网络。在训练时期,量化的权重和激活值被用于计算参数梯度。在前向传递期间,QNN大大减少了内存大小和访问,并用按位运算代替了大多数算术运算。结果,预期功耗将大大降低。我们通过MNIST,CIFAR-10,SVHN和ImageNet数据集训练了QNN。由此产生的QNN可以达到与32-bit同类网络相当的预测精度。例如,我们的AlexNet量化版本具有1-bit权重和2-bit激活,可实现51%的top-1准确性。此外,我们还将参数梯度量化为6-bit,这使得仅使用按位运算就可以进行梯度计算。在Penn Treebank数据集上对量化的递归神经网络进行了测试,并仅使用4-bit就获得了与32-bit相当的准确性。最后但并非最不重要的一点是,我们对二进制矩阵乘法GPU内核进行了编程,与未优化的GPU内核相比,使用它可以使MNIST QNN的运行速度快7倍,而不会降低分类精度。 QNN代码已开源。
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