深度学习-模型压缩之Quantization & Binarization方向论文阅读笔记

深度学习-模型压缩之Quantization & Binarization方向论文阅读笔记

论文：Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or 1

• Weight and Activation
  首先，该论文主要把weight和激活函数结果activation在训练时都做了二元化操作。具体来说，文章介绍了两种binarization方法，确定法（deterministic）和随机法（stochastic）:

  • deterministic：给定x，若x > 0，返回+1，反之返回-1。
  • stochastic：根据x的值，计算返回+1的概率p，在做二元化操作时，以p为概率返回1，反之返回-1。具体p的计算公式为 $\sigma(x) = clip(\frac{x + 1}{2}, 0, 1) = max(0, min(1, \frac{x + 1}{2})))$

  这里有一个例外，就是input layer，它的输出通常是image信息，文中并没将其binarized。

• Gradient

  • gradient在实现中保留了浮点数的形式，原因应该是为了保证SGD的有效。

  • 在计算gradient时，会对weights和activations加一些noise以增加generalization。（待定，看论文公布的实现再确认）

• Propagation

  • 因为前向的时候相当于是对weight和activation求了个sign函数，而sign()的导数几乎处处为0，这显然没法用到后向的计算中，因此需要找到一个sign函数导数的估计。

  • 论文中选择的是1|