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제현승 (서울대학교) 이혁재 (서울대학교) 이규중 (선문대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
604 - 607 (4page)

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In this paper, a hardware friendly quantization for batch normalization is proposed. The previous quantization that batch normalization scale is folded into weight value is not compatible with general fixed bit multiplication hardware because the extension of the weight range causes inaccurate quantized value. In the proposed method, only weight values are quantized and the scale factors of weight quantization are folded into batch normalization so that the range of weights is not enlarged. As a result, the pixel accuracy is improved from 94.96% to 95.00% and the SQNR(Signal to Quantization Noise Ratio) for weights is also improved.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험결과
IV. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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이성훈 ,  이광엽 대한전자공학회 학술대회 2019 .06

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