本研究提出了一种新型的神经架构搜索方案(NAS-BNN),通过设计搜索空间和引入训练策略,解决了现有二进制神经网络(BNN)架构设计中的性能差距问题。实验证明,该模型在多个操作条件下超越了以前的BNN,在ImageNet和MS COCO数据集上取得了显著的准确性和检测性能。
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