丁传红

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基于舍入误差的神经网络量化方法
《计算机工程与设计》2024年第8期2534-2539,共6页郭秋丹 濮约刚 张启军 丁传红 吴栋 
深度神经网络需要付出高昂的计算成本,降低神经网络推理的功耗和延迟,是将神经网络集成到对功耗和计算严格要求的边缘设备上的关键所在。针对这一点,提出一种采用舍入误差的端到端神经网络训练后量化方法,缓解神经网络量化到低比特宽时...
关键词:模型压缩 网络蒸馏 网络量化 目标识别 感知训练量化 训练后量化 舍入误差 
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