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LeapMindのエッジ向けDNNアクセラレータを読み解く - COOL Chips 23

量子化の結論。学習を行うときは、低ビット精度向けの学習方法を使うことが重要である。非常に少ないビット数のネットワークでも、チャネル数を倍増するなどの方法と組み合わせると、FP32での計算に近い精度を得ることができる。最初の畳み込み層の低ビット精度化は難しいが、LeapMindが考案したPixel Embeddingを使えば高い精度が得られる

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