arXiv 机器学习· Rajshekhar Rakshit, Devgokul B. V, Rakshitha Kalkura, Gopalakrishnan Srinivasan·· 8 小时前AI 评分34
用于视觉任务的脉冲神经网络脉冲感知梯度混合精度量化
Spike-Aware Gradient-Based Mixed-Precision Quantization of Spiking Neural Networks for Vision Applications
AI 导读
研究人员提出一种用于脉冲神经网络（SNN）的脉冲感知梯度混合精度量化框架，利用一阶梯度信息自适应分配位宽，以避免二阶 Hessian 计算。在 ImageNet 数据集的 ResNet-34 评测中，该方法以 4.78x 压缩比实现 73.30% 准确率，相较 HAWQ-V2 内存消耗降低 2.31x，位宽分配运行时间缩短 100x。
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