二值网络训练--Training Competitive Binary Neural Networks from Scratch

最新推荐文章于 2023-08-31 11:39:35 发布
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Training Competitive Binary Neural Networks from Scratch
https://github.com/hpi-xnor/BMXNet-v2 MXNet framework

本文主要讨论了从零开始训练二值网络的一些情况以及 ResNet 和 DenseNet 二值网络的一些情况

这里采用符号函数进行二值化
在这里插入图片描述
二值梯度如何求导反向传播
Straight-Through Estimator (STE)
在这里插入图片描述
approxsign： a tighter approximation
在这里插入图片描述

applying scaling when training a model from scratch does not lead to better accuracy
使用缩放因子 不能提升精度，training a model from scratch
在这里插入图片描述

increasing number of connections is highly effective and size-efficient for a binary DenseNet
增加网络的 shortcut 数量可以有效提升网络的性能
在这里插入图片描述
replacing certain crucial layers in a binary network with full precision layers
这里我们认为 第一层，最后一层，以及 downsampling layers 比较重要，尝试使用 full precision 而不做二值化处理

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二值二值神经网络（Binary Neural Networks）
dn_us的博客
09-13 2540
二值化权重和激活传播：重复步骤2和步骤4，将隐藏层1的二值化激活值与隐藏层2之间的权重进行点乘运算，得到隐藏层2的输入。假设我们的隐藏层2与隐藏层1之间的权重被二值化为{-1, +1}，表示为W2，隐藏层2的输入为H2，大小为128。假设我们的输出层与隐藏层2之间的权重被二值化为{-1, +1}，表示为W3，输出层的输入为O，大小为10。二值化激活函数：将隐藏层1的加权和输入到二值化的激活函数中，如硬件阈值函数。二值化激活函数：将隐藏层2的加权和输入到二值化的激活函数中，得到隐藏层2的二值化激活值。
二值神经网络（Binary Neural Network，BNN）
edward_zcl的博客
08-15 4906
缺点：BNN在训练过程中仍然需要保存实数的参数，这是整个计算的瓶颈。BNN虽然需要保存实数的参数，但是实数范围是[-1,1]，所以可以做压缩，即使用16bit或者更少的位数来表示浮点数。模型尺寸变小，正向传播计算速度变快，意味着可以将正向传播层放到客户端去做了，虽然随着网络带宽的增大，给服务器传个图片也么啥。将图像的特征学习和哈希码学习可以无缝整合到一起，因为都是二值化。暂时就这些！...
NNFS--Neural Network from Scratch
lingbofeiyun的专栏
07-13 1517
想从0开始学习神经网络，所用语言python。可是对python也不熟姑且算作从0开始。至于如何学习神经网络也是一头雾水。索性通过一本书《Neural Networks for Applied Sciences and Engineering》来一窥神经网络的究竟。
二值化神经网络系列一：二值化神经网络介绍
tangwei2014的专栏
02-14 1万+
1. 二值化神经网络简介 2. 神经网络的二值化方法 3. 训练二值化神经网络
Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks—...
Alliswell_WP
11-08 2731
CNN综述文章的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构：从基本组件到结构创新 目录 摘要 1、引言 2、CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2...
[Practical Guide]: Building a GAN Model from Scratch: Step-by-Step Optimization for Your First AI ...
# Chapter 1: Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs) ... They consist of two neural networks—the generator and the discriminator—engaging in a game of counterfeiting and discernmen
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
Testing的博客
10-02 1万+
Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
对抗样本方向（Adversarial Examples）2018-2020年最新论文调研
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调研范围 2018NIPS、2019NIPS、2018ECCV、2019ICCV、2019CVPR、2020CVPR、2019ICML、2019ICLR、2020ICLR 2018NIPS Contamination Attacks and Mitigation in Multi-Party Machine Learning（防御） 作者：Jamie Hayes(Univeristy College London) Olga Ohrimenko(Microsoft Research) 摘要：Machine
ICCV2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
04-18 7353
1. Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence Abstract: Estimating the 6-DoF pose of a camera from a single image relative to a pre-computed 3D p...
Neural-Networks-from-scratch
03-06
从零开始的神经网络 在这个存储库中，我从头开始实现神经网络。 该存储库仍在开发中，我将在实现进一步复杂的神经网络时进行更新。 到目前为止，我已经实现了稠密层，激活函数，L1和L2正则化器，Dropout层，用于回归和分类以及优化器的损失函数。
Neural-Networks-from-scratch:原始Python中的神经网络
04-01
从零开始的神经网络 原始Python中的神经网络。
二值神经网络（Binary Neural Networks）最新综述.md
04-02
知乎转引的此文介绍了来自北京航空航天大学刘祥龙副教授研究团队的最新综述文章 **Binary Neural Networks: A Survey**，合作者包括中国电子科技大学的宋井宽教授和意大利特伦托大学计算机系主任 Nicu Sebe 教授。在阅读基础上，做了.md的笔记。 摘要如下： 神经网络二值化能够**最大程度地降低模型的存储占用和模型的计算量**，将神经网络中**原本 32 位浮点数参数量化至 1 位定点数**，**降低了模型部署的存储资源消耗，同时极大加速了神经网络的推断过程**。但二值化会不可避免地导致**严重的信息损失**，其**量化函数不连续性也给深度网络的优化带来了困难**。 近年来许多算法被提出致力于解决上述问题，并取得了令人满意的进展。在本文中，我们对这些方法进行了全面的总结和概括，主要分为**直接量化的朴素二值化方法**，以及使用**最小化量化误差**、**改善网络损失函数和减小梯度误差**等技术的**改进二值化方法**。 本文还调研了二值神经网络的**其他实用方面**，例如**硬件友好的设计和训练技巧**。然后，我们对**图像分类，目标检测和语义分割**等不同任务进行了**评估和讨论**。最后，本文展望了**未来研究可能面临的挑战**。
Neural-Network-from-Scratch:从头开始实现通用L层神经网络
05-19
从头开始实现L层神经网络 1.定义通用L层神经网络的辅助函数 这些函数还可用于为其他数据集定义具有不同配置的NN。 介绍 初始化参数（W，b） 正向传播-[线性-> Relu] *（L-1次）-> [线性-> S型] 成本函数 向后传播 参数更新 2.使用助手功能进行图像分类 定义NN配置 导入数据集 训练NN（正向传播，向后传播，权重更新） 缓存权重 在测试数据集上测试NN 1.定义通用L层NN的辅助函数 1.1引言 要构建L层NN，我们需要一些辅助函数，这些函数对于实现简单的NN很有用。 这些将是通用功能，也可以与其他数据集一起使用。 [线性-> Relu]用于（1,2,3 ... L-1层） [L-层]的[线性-> S型] [Gradient's]（ ） 方面 Zi = Wi。 A_previous + bi Ai = activation_funtion（Zi
二值网络训练--A Empirical Study of Binary Neural Networks' Optimisation
AI小作坊 的博客
05-22 929
A Empirical Study of Binary Neural Networks’ Optimisation ICLR2019 https://github.com/mi-lad/studying-binary-neural-networks ADAM for optimising the objective, (2) not using early stopping, (3) spli...
Building neural networks from scratch in python: making
AI天才研究院
08-31 928
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 神经网络（neural network）在近几年的发展中取得了惊人的进步。通过构建不同的深层次模型，可以对复杂的图像、语音信号甚至视频流进行快速而精准的识别，实现机器学习和深度学习领域的巨大飞跃。但要想理解并使用神经网络，就需要理解它背后的数学原理。因此，对于那些
Neural Networks from Scratch更加生动直观的学习神经网络
ericdowney
09-09 615
神经网络
二值网络
shirleycyy的博客
04-16 431
BMXNet-v2: MXNet上的二进制神经网络开源实现
- **binary-neural-networks（二进制神经网络）**：是一种极端量化的神经网络，通过将参数值限制为二进制来减少计算资源的使用。 - **C++**：BMXNet的源码是用C++编写的，表明其在性能和系统集成方面有着较强的...
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