文章链接：Binarized Neural Networks: Training Deep Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or -1

这是2016年的一篇关于模型量化的文章。

1、背景：

在网络量化中，有一种极为诱惑的量化方式：1bit量化——极致的压缩！但是1bit的网络在训练时有诸多细节需要完善。

2、方法：

2.1 Binarization Function

权值的量化有两种方式：sign和随机量化，虽然理论上随机要好一点，但实践中为了计算方便一般用sign

但是sign函数其没有不为0的梯度，所以用tanh来代替。

 2.2 网络的传播

• 前向传播中权值都会与一个权重系数a相乘

反向传播中权值更新并不是二值的，都是在原32bit精度上进行更新再量化成2bit

2.3对输入图像的处理：

输入图像不是二值化的，但是由于图像像素值分布在[0,255]之间（8bit时），所以可以用8比特来表示，这样就能将输入的实值像素值变成二值化的编码了。

2.4 shift -based BN and Adamax

因为二值化后，BN操作和优化方式中的乘法计算都能用位移操作来代替，所以速度会快很多，具体算法如下：

 

2.5 将这种方法推广到 m bit

 

3、结果

 

只能说，作者尽力了，2bit的准确度方面确实不能和全精度的DNN作对比，特别是在大型的数据集上。后续的研究应该往优化量化更新方式或者是选择性量化的方面去。