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FAMES: A Fast Approximate Multiplier Replacement for Mixed-Precision Quantized Deep Neural Networks - Reduced to 2 Bits!
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出FAMES系统，有效解决了在仅2位量化的深度神经网络中应用近似乘法器的问题。实验结果显示，该方法在保持1%以下的准确性损失的同时，能量消耗减少28.67%，速度比传统方法快300倍。
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关键要点
- 本研究提出FAMES系统，解决了在仅2位量化的深度神经网络中应用近似乘法器的问题。
- 该方法在保持1%以下的准确性损失的情况下，实现了平均28.67%的能量消耗减少。
- FAMES系统的速度比传统方法快300倍。
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