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利用FPGA逐步训练二进制化的深度网络

菜鸟
2020-09-17 09:52:02    评分

虽然二进制神经网络(BNNs)推理例程的硬件实现很多,但目前适合物联网(IoT)边缘设备的高效BNN硬件训练加速器的实现还有很多不足之处。传统的BNN硬件训练加速器执行前向和后向传播,参数采用二进制表示,优化采用浮点或定点实值表示的参数--需要两套不同的网络参数。在本文中,我们提出了一种对硬件友好的训练方法,与传统的方法不同,这种方法可以逐步将一组奇异的定点网络参数二值化,从而显著降低功耗和资源利用率。我们使用英特尔FPGA SDK for OpenCL开发环境在OpenVINO FPGA上训练我们的渐进二值化DNNs。我们使用CIFAR-10在GPU和FPGA上对我们的训练方法进行了基准测试,并与传统的BNNs进行了比较。

https://arxiv.org/abs/2001.02390

Training Progressively Binarizing Deep Networks.pdf

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关键词: OpenVINO     FPGA    

工程师
2020-09-21 23:24:54    评分
2楼

学习一下


助工
2020-09-28 23:55:30    评分
3楼

很棒的网络


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