基于特征图分块偏移的二值化卷积神经网络

近年来,随着卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的发展,网络模型变得更加庞大,网络结构更加复杂,这限制了其在性能受限的嵌入式平台上的发展.针对这个问题,研究人员提出了一种模型二值化的方法,大幅度提升了网络存储和计算效率,但同时带来了信息损失,导致模型准确率下降.针对二值化卷积神经网络中信息损失问题,提出了两种解决方法.首先提出最大最小池化,使降采样层能够同时保留正值信息和负值信息;其次对特征图二值激活过程中信息丢失的原因进行了分析,并提出了基于特征图分块偏移的二值化方法,有效保留了特征图在二值量化后的局部信息;最后通过实验表明所提方法有效提升了二值化网络模型的性能.