一种新颖的贝叶斯优化的1-Bit CNNs( 七 )
贝叶斯损失（Bayesian Losses）
训练1-bit CNNs有三个步骤：正向传递 ， 反向传递和通过梯度更新参数 。 二值化的权重仅在前向（inference）和梯度计算时考虑 。 更新参数后 ， 获得了全精度权重 。 如何将其连接是确定网络性能的关键 。 作者在概率框架中对其进行求解 ， 以获得最佳的1-bit CNNs 。
1.贝叶斯kernel损失
2.贝叶斯feature损失
通过贝叶斯学习优化1-bit CNNs
反向传递
实验
消融实验
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