Improving the robustness of binarized neural network using the EFAT method

In recent years with the explosion of research in artificial intelligence, deep learning models based on convolutional neural networks (CNNs) are one of the promising architectures for practical applications thanks to their reasonably good achievable accuracy. However, CNNs characterized by convolutional layers often have a large number of parameters and computational workload, leading to large energy consumption for training and network inference. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
2    531    2    26-04-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.