王子冠
王子冠

BinaryNet

Deterministic vs Stochastic Binarization

确定型二值化
随机型二值化

由于硬件产生概率较难，因此使用确定型二值化


Gradient Computation and Accumulation

the real-valued  gradients  of  the  weights  are  accumulated  in real-valued  variables

SGD随机梯度下降，在梯度方向走小和随机的方向，噪声被多步平均，因此保持一定精度


Propagating Gradients Through Discretization

二值化近似求导，在绝对值不超过1的情况下为1，其余为0：


训练过程

前向传播和反向传播
更新训练参数


BatchNorm

用移位操作估计，加速BatchNorm


Shift based Adam


运行时

第一层用8位像素值计算，其他用二值化计算，Xnor位操作


Cifar-10数据集


Xnor操作

深度学习中最多的是乘加操作，BNN中可以用Xnor操作加速

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