【摘 要】
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本文将神经元裁剪和近似计算技术相结合,首先提出基于统计排序的神经元容错能力量化方法.然后,为了识别神经元的裁剪度,根据神经元的容错能力提出神经元重要程度排序算法.其
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,中国科学院计算技术研究所体系结构重点实验室,电子系统可靠性北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772350,61741211);北京市高水平教师队伍建设计划项目(CIT&TCD201704082,CIT&TCD20170322);体系结构国家重点实验室开放项目(CARCH201607);北京市科技新星计划项目(Z181100006218093);未来芯片高精尖中心开放课题(KYJJ2018008)
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本文将神经元裁剪和近似计算技术相结合,首先提出基于统计排序的神经元容错能力量化方法.然后,为了识别神经元的裁剪度,根据神经元的容错能力提出神经元重要程度排序算法.其次,引入轻量级的重训练,提出循环裁剪法,以探寻最优裁剪率.最后,根据神经元的容错能力,在神经网络运行过程中使用近似计算技术进一步降低功耗开销.本文通过两个实验,证明了该技术的有效性,其中以MNIST为例,在精度损失小于5%的情况下,压缩率达到50%,节能1.35倍.
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