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2018。LNCS,第11211卷,第833\u2013851页。查姆施普林格(2018)。https:\/\/doi.org/10.1007\/978-3-030-01234-2_49“},{“key”:“5_CR6”,“unstructured”:“Choi,J.,Wang,Z.,Venkataramani,S.,Chung,P.I.J.,Srinivasan,V.,Gopalakrishnan,K.:PACT:量化神经网络的参数化剪裁激活。arXiv预印本arXiv:180.5.06085(2018)”},{“key”:“5_CR7”,“doi由”断言:“crossref”,“unstructured”:“Choukroun,Y.,Kravchik,E.,Kisilev,P.:用于有效推理的神经网络的低比特量化。arXiv预印本arXiv:1902.06822(2019)“,“DOI”:“10.1109\/ICCVW.2019.00363”},{“key”:“5_CR8”,“unstructured”:“Courbariaux,M.,Bengio,Y.,David,J.P.:BinaryConnect:在传播过程中使用二进制权重训练深度神经网络。In:《神经信息处理系统进展》,pp.3123\u20133131(2015)”}、{“key”:《5_CR9》,“unsructured“:”Dhillon,G.S.等人:强健对抗性防御的随机激活剪枝。arXiv预印本arXiv:1803.01442(2018)“},{“key”:“5_CR10”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Dong,X.,Huang,J.,Yang,Y.,Yan,S.:更多即更少:推理复杂度更低的更复杂网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第5840\u20135848页(2017)”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2017.205“},{“issue”:“2”,“key”:“5_CR11”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”::“303”,“doi”:“10.1007\/s11263-009-0275-4”,“volume”:”88“,“author”:“M 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R-CNN。摘自:IEEE国际计算机视觉会议论文集,第2961\u20132969页(2017)”,“doi”:“10.1109\/ICCV.2017.322”}交叉参考“,”非结构化”:“He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,Sun,J.:图像识别的深度残差学习。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第770\u2013778页(2016)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.90”},{“key”:“5_CR20”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“He,Y.,Zhang,X.,Sun,J.:用于加速超深层神经网络的通道修剪。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集,第1389\u20131397页(2017)“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2017.155“},{“key”:“5_CR21”,“unstructured”:“Hinton,G.,Vinyals,O.,Dean,J.:在神经网络中提取知识。arXiv预印本arXiv:1503.02531(2015)”},“key“:”5_CR22“非结构化”:“Howard,A.G.等人:MobileNets:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络。arXiv预印本arXiv:1704.04861(2017)“},{“key”:“5_CR23”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Hu,J.,Shen,L.,Sun,G.:压缩和激发网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,pp.7132\u20137141(2018)”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2018.00745”},}“key”:“5-CR24”,“doi-assertd-by”:“crossref”,“非结构化”:“Huang,G.,Liu,Z.,Van Der Maaten,L.,Weinberger,K.Q.:紧密连接卷积网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第4700\u20134708页(2017)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2017.243”},{“key”:“5_CR25”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Jacob,B.等人:用于有效的仅整数算术推理的神经网络的量化和训练。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第2704\u20132713页(2018)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00286”},{“key”:“5_CR26”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Jain,S.、Venkataramani,S.,Srinivasan,V.、Choi,J.、Gopalakrishnan,K.、Chang,L.:BiScaled-DNN:用深度神经网络的两个尺度因子量化长尾数据结构。2019年第56届ACM IEEE设计自动化会议(DAC),第1\u20136页。IEEE(2019)“,”DOI“:”10.1145\/3316781.3317783“},{”key“:”5_CR27“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Jung,S.等:“学习通过优化量化间隔和任务损失来量化深层网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第4350\u20134359页(2019年)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00448“},{“key”:“5_CR28”,“unstructured”:“Krishnamoorthi,R.:量化深度卷积网络以进行有效推理:白皮书。arXiv预印本arXiv:1806.08342(2018)”}Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,Hinton,G.E.:深度卷积神经网络的ImageNet分类。摘自:《神经信息处理系统的进展》,第1097\u20131105页(2012)“},{“key”:“5_CR30”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first 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Neural Information Processing Systems,pp.91\u201399(2015)“},{“key”:“5_CR49”,“series-title”:“Telection Notes In Computer Science”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“234”,“doi”:“10.1007\/978-3-1924574-4_28”,“volume-title”:《医学图像计算与计算机辅助干预》,“author”:“O Ronneberger”,“年份”:“2015年”,“非结构化”:“Ronneberge,O.,Fischer,P.,Brox,T.:U-Net:生物医学图像分割的卷积网络。收录人:Navab,N.、Horneger,J.、Wells,W.M.、Frangi,A.F.(编辑)MICCAI 2015。LNCS,第9351卷,第234\u2013241页。查姆施普林格(2015)。https:\/\/doi.org\/10007\/978-3-319-24574-4_28“},{”issue“:”6088“,”key“:”5_CR50“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”533“,”doi“:”10.1038\/323533a0“,”volume“:“323”,”author“:”DE Rumelhart“,”year“:”1986“,”unstructured“:”Rumelhart,D.E.,Hinton,G.E.,Williams,R.J.:通过back-propag学习表示评级错误。性质323(6088),533\u2013536(1986)“,”journal-title“:”Nature“},{”issue“:”3“,”key“:”5_CR51“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first 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