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一种基于数据标准差的卷积神经网络量化方法

黄赟 张帆 郭威 陈立 羊光

电子学报2023，Vol.51Issue(3)：639-647,9.
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电子学报2023，Vol.51Issue(3)：639-647,9.DOI:10.12263/DZXB.20210691

一种基于数据标准差的卷积神经网络量化方法

A Quantification Method of Convolutional Neural Network Based on Data Standard Deviation

黄赟 1张帆 2郭威 2陈立 1羊光3

作者信息

  • 1. 信息工程大学, 河南郑州 450001
  • 2. 国家数字交换系统工程技术研究中心, 河南郑州 450002
  • 3. 河南省广播电视监测中心, 河南郑州 450002
  • 折叠

摘要

关键词

卷积神经网络/现场可编程门阵列/对数量化/数据标准差/混合bit

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

黄赟,张帆,郭威,陈立,羊光..一种基于数据标准差的卷积神经网络量化方法[J].电子学报,2023,51(3):639-647,9.

基金项目

国家自然科学基金创新研究群体项目(No.61521003) （No.61521003）

电子学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0372-2112

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