BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-15T00:00:00Z 一种具有极限边缘智能设备学习能力的精确可扩展 RISC-V DNN 处理器 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种在微控制器上部署低误差深度神经网络的方法，通过混合低位宽压缩和均匀量化，以整数运算建模推理图，摆脱了资源受限的内存和计算限制。使用量化感知的重训练将虚假量化图转换为整数推理模型，并使用ICN图层将该模型部署到只有2MB的FLASH存储器和512kB的RAM设备上。实验结果表明，Top1精度提高了8％，达到了68％。 🏷️ 标签 Top1精度 risc-v 处理器 微控制器 推理模型 深度神经网络 量化感知 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
