本研究介绍了通道门控方法,通过跳过对分类结果没有贡献的输入通道的计算,优化卷积神经网络。实验证明,该方法能够减少运算量和内存访问,并结合知识蒸馏可以进一步降低计算成本。设计了一个加速器,能够以2.4倍的速度进行量化的ResNet-18模型的推理,并实现了2.8倍的理论FLOP减少。
正在访问的资源需要验证您是否真人。
或在微信中搜索公众号“小红花技术领袖”并关注
第二步:在公众号对话中发送验证码: