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利用FPGA逐步训练二进制化的深度网络

资料介绍
虽然二进制神经网络(BNNs)推理例程的硬件实现很多,但目前适合物联网(IoT)边缘设备的高效BNN硬件训练加速器的实现还有很多不足之处。传统的BNN硬件训练加速器执行前向和后向传播,参数采用二进制表示,优化采用浮点或定点实值表示的参数--需要两套不同的网络参数。在本文中,我们提出了一种对硬件友好的训练方法,与传统的方法不同,这种方法可以逐步将一组奇异的定点网络参数二值化,从而显著降低功耗和资源利用率。我们使用英特尔FPGA SDK for OpenCL开发环境在OpenVINO FPGA上训练我们的渐进二值化DNNs。我们使用CIFAR-10在GPU和FPGA上对我们的训练方法进行了基准测试,并与传统的BNNs进行了比较。……
标签:OpenVINOFPGA
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