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CoordGate: 在卷积神经网络中高效地计算空间变化卷积
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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本研究介绍了通道门控方法，优化卷积神经网络。
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该方法通过跳过对分类结果没有贡献的输入通道的计算，减少运算量和内存访问。
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实验证明，该方法在几乎不损失准确度的情况下，浮点运算量减少2.7-8.0倍，内存访问减少2.0-4.4倍。
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结合知识蒸馏可以进一步降低计算成本。
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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。
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实现了2.8倍的理论FLOP减少。
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