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權值和激活二值化是一種有效的深層神經網絡壓縮方法，可以利用位運算加速推理。盡管許多二值化方法通過最小化前向傳播中的量化誤差來提高模型的精度，但二值化模型與全精度模型之間仍存在明顯的性能差距。我們的實證研究表明，量化在正向和反向傳播中都會帶來信息損失，這是訓練精確二元神經網絡的瓶頸。為了解決這些問題，我們提出了一個信息保留網絡（IR Net）來保留前向激活和后向梯度中的信息。紅外網絡主要依靠兩個方面的技術貢獻：（1）Libra參數二值化（Libra-PB）：在前向傳播中通過平衡和標準化的權值同時最小化量化誤差和參數的信息損失；（2） 誤差衰減估計器（EDE）：通過逐步逼近反向傳播中的符號函數，同時考慮梯度的更新能力和精確性，使梯度的信息損失最小化。我們首次從統一信息的角度研究了二進制網絡的前向和后向過程，這為網絡二值化機制提供了新的視角。在CIFAR-10和ImageNet數據集上進行的各種網絡結構的綜合實驗表明，所提出的IR網絡能夠始終優于最新的量化方法。
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