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轻量级卷积神经网络训练后量化技术探讨

目录

轻量级卷积神经网络训练后量化技术探讨（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

轻量级卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1轻量级神经网络的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2轻量级神经网络的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3轻量级神经网络的典型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

轻量级卷积神经网络的训练技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2模型选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3训练策略与参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

量化技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1量化技术的背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2量化技术的原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3量化技术在神经网络中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

轻量级卷积神经网络训练后的量化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1量化方法的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1.1离散量化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1.2连续量化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2量化过程中的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.2.1模型性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2.2计算资源的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3量化实现步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3.1模型前向传播．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3.2模型量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3.3模型后向传播与更新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

量化技术在轻量级卷积神经网络中的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2量化效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

量化技术的优化与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

7.1量化算法的改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

7.2量化过程的自动化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

7.3量化技术在未来的发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

轻量级卷积神经网络训练后量化技术探讨（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．35

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.1研究背景．．．