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华为诺亚 Oral 论文:基于频域的二值神经网络训练方法 - yabo鸭脖|鸭脖yabo平台
梯度险些处处为零常例符号函数的,反向宣称不行用于。此为,一种正在频域中估量原始符号函数梯度的新门径来自华为诺亚方舟尝试室等机构的钻研者提出。 FDA 门径该钻研提出的,) 来估量频域中的原始符号函数通过行使傅里叶级数 ( FS ,项时符号函数的无损表征FS 估量是操纵无限。使用中正在现实,高频系数会被忽视能量相对较低的,的估量开销以避免宏大,量的差异周期正弦函数的组兼并将符号函数表征为固定命。近门径比拟与现有的逼,影响原始符号函数的低频域音信该钻研所提出的频域靠拢门径不,能量最多的个别即占用符号函数。此因,要倾向也许被更确凿地维系原始符号函数相应梯度的主。 -12 月 22 日12 月 15 日 ,位嘉宾将带来6 期分享:修筑以数据为中央的机械进修体系来自苏黎世联国理工学院 DS3Lab 尝试室的11 ,如下详情: · ) 来呈现原始函数及其对应的梯度函数论文顶用 f ( · ) 和 f ’ (。个无法反向宣称的脉冲函数因为符号函数的梯度是一, algorithm)等零阶算法来抵达最优解需求使用进化算法(evolutionary,常低效的但这诟谇。找到一个代办函数所以该钻研提出, SGD)依附尝试求解通过一阶优化算法(如,号函数相通的最优解而表面上拥有与符。 于此基,S 2021 论文中正在一篇 NeurIP,级数的组合来估量频域中符号函数的梯度以演练 BNN来自华为诺亚方舟尝试室等机构的钻研者提出操纵傅里叶, FDA ) 即频域靠拢 (。个别的原始符号函数的低频音信所提门径不影响占满堂能量大,ation module ) 实行估量以避免大宗的估量开销而且将高频系数操纵噪声拟合模块 ( noise adapt。m88亚洲入口。 声符合模块的用处为了进一步验证噪,到其他梯度靠拢门径中钻研者将该模块增加, 和 BNN+比方 DSQ,下表所示结果如。 效性、噪声符合模块和超参数的影响为了验证所提门径中每个组件的有,系列的融解尝试该钻研实行了一。 日前数,PS MeetUp China 上正在机械之心 2021 NeurI,参会者解读了该论文论文一作许奕星为,以查看以下视频感兴味的读者可。 先首,R-10 上尝试验证正弦模块和噪声符合模块的功效该钻研操纵 ResNet-20 架构正在 CIFA,下表所示结果如。 神经架构上的尝试注解正在几个基准数据集和,竣工了 SOTA 确凿率操纵该门径进修的二值收集。 ab 尝试室由帮理教师张策以及 16 名博士生和博士后构成苏黎世联国理工学院 ( ETH Zurich ) DS3L,两大钻研倾向苛重全力于,速以数据为中央的机械进修开辟、运转和运维流程Ease.ML 项目:钻研怎么计划、照料、加,境计划竣工高效可扩展的机械进修体系ZipML 项目:面向新的软硬件环。 重和激活用符号函数表征成 1-bit二值神经收集(BNN)将原始全精度权。数的梯度险些处处为零可是因为常例符号函,反向宣称不行用于,操纵近似梯度来减轻优化难度所以少许钻研依然提出测试。而然,际梯度的苛重倾向这些近似捣鬼了实。 间域转换到频域当将信号从空,限项时操纵无,号函数的无损表征FS 领悟是符, ) 可能重写为所以等式 ( 6: 轻细的靠拢偏差为了进一步积累,个噪声符合模块来细化梯度该钻研正在演练阶段增加了一。 BNN 卓越的职能为了映现 FDA-,0 数据集进步行了评估尝试该钻研正在 CIFAR-1,如下表所示尝试结果。
脚注信息
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