Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/306248Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Pertsau, Dmitry | |
| dc.contributor.author | Lukashevich, Marina | |
| dc.contributor.author | Kupryianava, Dziana | |
| dc.date.accessioned | 2023-12-12T12:42:17Z | - |
| dc.date.available | 2023-12-12T12:42:17Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | 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. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-522-6 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/306248 | - |
| dc.description.abstract | 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 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Minsk : BSU | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика | |
| dc.title | Compressing a convolution neural network based on quantization | |
| dc.type | conference paper | |
| 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.