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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 288 - 291 (4page)
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Binary Neural Networks (BNNs) have gained increasing attention due to their superior computation reduction and memory saving. However, their discrete properties of the binary weights and activations still pose optimization problems. Weight decay, used to regularize the weights, leads to a dilemma in BNN optimization between stability and initialization dependency. To address this, in this paper, we propose interval weight decay to attain stable optimization of BNNs by reducing frequent sign flips and regularizing the weights. ReActNet with interval weight decay achieved 0.57% and 1.44% higher accuracy than only ReActNet on CIFAR-10 and Tiny-ImageNet, respectively.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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