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論文基本資料
電子全文
作者(中文):
林詩婷
作者(外文):
Lin, Shih-Ting
論文名稱(中文):
LG-LSQ: 一個可減少神經網路量化誤差的可學習梯度之線性對稱量化演算法
論文名稱(外文):
LG-LSQ: A Learned Gradient Linear Symmetric Quantization Algorithm to Reduce the Quantization Error in Neural Networks
指導教授(中文):
鄭桂忠
指導教授(外文):
Tang, Kea-Tiong
口試委員(中文):
林嘉文
黃朝宗
盧峙丞
口試委員(外文):
Lin, Chia-Wen
Huang, Chao-Tsung
Lu, Chih-Cheng
學位類別:
碩士
校院名稱:
國立清華大學
系所名稱:
電機工程學系
學號:
109061562
出版年(民國):
111
畢業學年度:
110
語文別:
中文
論文頁數:
55
中文關鍵詞:
量化
、
模型壓縮
、
直通估計器
、
深度學習
外文關鍵詞:
quantization
、
model compression
、
straight-through estimator
、
deep learning
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