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官方账号arXiv cs.LG@Quentin Luquet de Saint-Germain, Massil Ait Abdeslam, Jean Pierre David
推荐理由：这篇论文提出一个后训练技巧，能在二值网络里提前跳过大量累加计算，VGG11在CIFAR-10上最多省86.6%运算，精度损失很小。
VGG11
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8月7日
09:34
该方法利用训练集上累积和的分布，在累加过程中提前预测最终符号。在VGG11应用于CIFAR-10时，最深层卷积可去除86.6%的累加项，精度仅下降0.37个百分点。同时作用于三个最深卷积时，减少全网络25%的算术操作，精度下降1.36个百分点。全程无需重新训练模型参数。