2021年4月16日 · By plugging in and customizing techniques including adaptive gradient clipping, scale weight standardization, and specialized bottleneck block, a BN-free BNN is capable of maintaining competitive accuracy compared to its BN-based counterpart. Extensive experiments validate the effectiveness of our proposal across diverse BNN backbones and datasets.

bnn: 把概率建模和神经网络结合起来，并能够给出预测结果的置信度。 先验用来描述关键参数，并作为神经网络的输入。 神经网络的输出用来描述特定的概率分布的似然。

Batch normalization (BN) is a key facilitator and considered essential for state-of-the-art binary neural networks (BNN). However, the BN layer is costly to calculate and is typically implemented with non-binary parameters, leaving a hurdle for the efficient implementation of BNN training.

本文将总结贝叶斯神经网络，首先，我将简单介绍一下什么是贝叶斯神经网络（bnn）；接着我将介绍bnn是怎么训练的，bnn是怎么预测的；最后，我会介绍bnn背后的运作原理。

Binary Neural Networks +（BNN +）直接提出了对 sign 函数的导数的更好近似 [8]，并引入了一个正则化函数来激励二进制值周围的可学习权重。 Gong 等人提出了一种可微分的软量化（DSQ）方法 [9]，用软量化功能代替了传统的量化功能：

2024年12月11日 · 本文将总结贝叶斯神经网络，首先，我将简单介绍一下什么是贝叶斯神经网络（bnn）；接着我将介绍bnn是怎么训练的，bnn是怎么预测的；最后，我会介绍bnn背后的运作原理。 如果您在阅读过程中发现了什么错误，请务必在评论区中指出，避免错误的观点在网上 ...

因此， 贝叶斯神经网络 (BNN, Bayesian Neural Networks)的提出主要用于防止过拟合，提升模型的预测灵活性，提供不确定性的估计能力等方面。 思想 传统神经网络，服从最大似然估计(MLE)，即权重在不同取值之间具有相同的可能性：

2020年2月1日 · 介绍了一种训练 二值化 神经网络 (BNNs)的方法。 在训练时，使用二元权值和激活度来计算参数梯度。 在前向传递过程中，BNNs大大减小了内存大小和访问，并将大部分算术运算替换为按位运算，有望大幅度提高效率。 MNIST, CIFAR-10和SVHN数据集。 最后，我们写了一个二进制矩阵乘法. GPU内核（runtime），它可以运行我们的MNIST, BNN的速度比未优化的GPU内核快7倍，并且在分类精度上没有任何损失。 在前向传播过程中，经Deterministic（确 …

We introduce adaptive gradient clipping, scaled weight standardization, and specialized block to BNNs, and show these techniques can be easily plugged in various BNN backbones to make them BN-Free. Comprehensive experiments validate the effectiveness of …

Batch normalization (BN) is a key facilitator and considered essential for state-of-the-art binary neural networks (BNN). However, the BN layer is costly to calculate and is typically implemented with non-binary parameters, leaving a hurdle for the efficient implementation of BNN training.