Iterative Deep Neural Network Quantization With Lipschitz Constraint

Network quantization offers an effective solution to deep neural network compression for practical usage. Existing network quantization methods cannot theoretically guarantee the convergence. This paper proposes a novel iterative framework for network quantization with arbitrary bit-widths. We prese...

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Veröffentlicht in:IEEE transactions on multimedia Jg. 22; H. 7; S. 1874 - 1888
Hauptverfasser: Xu, Yuhui, Dai, Wenrui, Qi, Yingyong, Zou, Junni, Xiong, Hongkai
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Piscataway IEEE 01.07.2020
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:
ISSN:1520-9210, 1941-0077
Online-Zugang:Volltext
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