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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 938 - 941 (4page)
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Recently, as neural network models’ size and the number of parameters increase, it is hard to load or store the neural network model to hardware. In this paper, we present the efficient techniques to reduce parameters in fully binarized convolution neural network. The proposed techniques, named modified depthwise convolution and modified global average pooling, are based on depthwise separable convolution and global average pooling. The experiment results show that the modified depthwise separable convolution, the modified global average pooling achieve 14.90% and 67.31% of parameter reduction respectively. These two techniques maintain accuracy within 1.6% error for CIFAR–10 classification task.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
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