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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

INT8 Activation Ternary or Binary Weights Networks: Unifying Between INT8 and Lower-bit Width Quantization

http://hdl.handle.net/10228/0002001285
http://hdl.handle.net/10228/0002001285
d512862e-b552-48e8-9f52-2ab4c2fab5a8
名前 / ファイル ライセンス アクション
10444425.pdf 10444425.pdf (515 KB)
Item type 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-02-12
タイトル
タイトル INT8 Activation Ternary or Binary Weights Networks: Unifying Between INT8 and Lower-bit Width Quantization
言語 en
著者 Fuengfusin, Ninnart

× Fuengfusin, Ninnart

en Fuengfusin, Ninnart
Fuengfusin, N.

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田向, 権

× 田向, 権

WEKO 6059
e-Rad_Researcher 90432955
Scopus著者ID 7801453348
ORCiD 0000-0002-3669-1371
九工大研究者情報 100000641

en Tamukoh, Hakaru

ja 田向, 権

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著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2022 The Author. Published by Sugisaka Masanori at ALife Robotics Corporation Ltd
著作権関連情報
権利情報Resource http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
権利情報 This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper proposes ternary or binary weights with 8-bit integer activation convolutional neural networks. Our proposed model serves as the middle ground between 8-bit integer and lower than 8-bit precision quantized models. Our empirical experiments established that the conventional 1-bit or 2-bit only-weight quantization methods (i.e., BinaryConnect and ternary weights network) can be used jointly with the 8-bit integer activation quantization. We evaluate our model with the VGG16-like model to operate with the CIFAR10 and CIFAR100 datasets. Our models showcompetitive results to the general 32-bit floating point model.
言語 en
書誌情報 en : Journal of Robotics, Networking and Artificial Life

巻 9, 号 2, p. 171-176, 発行日 2022
出版社
出版者 ALife Robotics
言語 en
キーワード
主題Scheme Other
主題 Quantization
キーワード
主題Scheme Other
主題 Image recognition
キーワード
主題Scheme Other
主題 Model compression
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.57417/jrnal.9.2_171
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2405-9021
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2352-6386
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100000641_ja.html
論文ID(連携)
値 10444425
連携ID
値 12827
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Ver.1 2025-02-12 02:12:39.956700
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