HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

HMQ: بلوك كمّيّة دقة مختلطة مُراعٍ للعتاد لشبكات العصب الاصطناعي المتعددة الطبقات

Hai Victor Habi, Roy H. Jennings, Arnon Netzer
HMQ: بلوك كمّيّة دقة مختلطة مُراعٍ للعتاد لشبكات العصب الاصطناعي المتعددة الطبقات
الملخص

أنتجت الدراسات الحديثة في كمية الشبكات نتائج متميزة باستخدام الكمية ذات الدقة المختلطة. ويشترط بشكل جوهري في العديد من تنفيذات الأجهزة الحافة الفعّالة أن تكون كمّياتها موحدة وتحتوي على حدود قوى من عدد اثنين. في هذا العمل، نقدّم كتلة الكمية ذات الدقة المختلطة الصديقة للهاردوير (HMQ) من أجل استيفاء هذا الشرط. تُعد HMQ كتلة كمية ذات دقة مختلطة تعيد استخدام مُقدّر جومبل-سُوفتماكس كمُقدّر ناعم لزوج من معلمات الكمية، وهي بالضبط العرض (bit-width) والحد (threshold). وتستخدم HMQ هذه الطريقة للبحث ضمن فضاء منتهٍ من أساليب الكمية. من الناحية التجريبية، طبّقنا HMQ على نماذج تصنيف تم تدريبها على بيانات CIFAR10 وImageNet. وفي حالة ImageNet، قمنا بكمّية أربع هياكل مختلفة، ونُظهر أننا، رغم القيود الإضافية المفروضة على خطة الكمية، نحقق نتائج تنافسية، وربما في بعض الحالات نصل إلى أفضل النتائج المُحققة حاليًا في المجال.

HMQ: بلوك كمّيّة دقة مختلطة مُراعٍ للعتاد لشبكات العصب الاصطناعي المتعددة الطبقات | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI