模型压缩之量化策略Caffe 量化工具：Ristretto近似方案学习资源量化cifar_small模型1. 创建模型训练文件2. 创建模型训练参数文件3. 开始训练原始模型4. 测试训练好的模型5. 量化模型5.1 量化cifar_small模型量化失败原因分析合并BatchNorm层5.2 Caffe自带的cifar10_quick模型问题答疑模型文件转换：darknet的cfg文件转换成c
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2024-03-26 22:05:15
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神经网络量化之 Ristretto、增量量化INQ、IAO代码实战分析1. Ristretto 固定点浮点数量化详细介绍量化逼近方案Ristretto允许以三种不同的量化策略来逼近卷积神经网络： 1、动态固定点：修改的定点格式， DYNAMIC_FIXED_POINT。 2、迷你浮点型：缩短位宽的浮点数，MINIFLOAT。 3、两个幂参数：当在硬件中实现时，具有两个幂参数的层不需要任何乘法器，I
DNN-ompression模型压缩：Deep Compression剪枝Pruning资料论文应用量化Quantification资料论文应用Caffe: Ristretto 量化方案资料模拟硬件加速器算法的数据路径量化策略量化的舍入方案浮点数表示法 模型压缩：Deep Compression以剪枝和量化为主要压缩方式减小模型大小和计算量，使得模型可以应用在计算和存储资源有限的嵌入式等设备上。
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2024-07-22 19:53:07
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