Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/306248| Заглавие документа: | Compressing a convolution neural network based on quantization |
| Авторы: | Pertsau, Dmitry Lukashevich, Marina Kupryianava, Dziana |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика |
| Дата публикации: | 2023 |
| Издатель: | Minsk : BSU |
| Библиографическое описание источника: | Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Universe: New Horisont : Proceedings of the 16 th International Conference, Belarus, Minsk, October 17–19, 2023 / Belarusian State University : eds. A. Nedzved, A. Belotserkovsky. – Minsk : BSU, 2023. – Pp. 269-272. |
| Аннотация: | Modern deep neural network models contain a large number of parameters and have a significant size. In this paper we experimentally investigate approaches to compression of convolutional neural network. The results showing the efficiency of quantization of the model while maintaining high accuracy are obtained |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/306248 |
| ISBN: | 978-985-881-522-6 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2023. Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Intelliverse: Expanding Horizons |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 269-272.pdf | 440,46 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.