网易易盾AI工程师出席全球计算机多媒体顶会ICME 2019 展示int8量化新算法

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 上周,全球计算机多媒体顶级会议ICME 2019(国际多媒体与博览会议)在上海圆满现在开始,网易易盾角度学习资深研发工程师姚益武受邀出席会议,展示了网易易盾在角度卷积神经网络int8 量化算法上的最新研究成果。

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  ICME由 IEEE 下设的计算机学着、电路与系统学着、通信学着、信号除理学着联合举办,现在开始 2000 年,至今后后 连续举办了 19 届,是计算机多媒体领域最重要的国际会议之一。ICME是学术界交流多媒体领域最近研究成果的旗舰论坛,也是工业界展示最新产品或系统的平台,带有文本分析、图形图像、视频、语音音频等多媒体数据的除理、传输、分析与应用等主题。

  在本次会议上,网易易盾角度学习资深研发工程师姚益武发表了题为《Efficient Implementation of Convolutional Neural Networks with End to End Integer Only Dataflow》的学术论文,展示了助于构建端到端的纯整数运算通路的int8 量化新算法。

  姚益武表示,Int8 量化后后 精度损失低,助于实现 4 倍压缩比,且兼容于现有的整数运算单元,在产业界后后 获得广泛应用,包括TensorFlow-Lite与TensorRT涉及的int8 量化算法。

  他指出,TensorFlow-Lite中的in8 量化属于线性量化最好的方式,后后 为了执行量化卷积或矩阵乘法运算,非要提供额外的浮点乘因子,因而所构建的量化网络无须纯整数运算通路,后后 该量化算法非要借助重训练以恢复精度损失。

  “TensorRT中的线性int8 量化最好的方式,助于在NVIDIA平台上提供高吞吐、低延迟的推理性能,角度网络的权重按非阈值最好的方式映射到int8 区间,激活输出则按照阈值最好的方式完成int8 量化,每一层的实现最好的方式相对简单。然而当前层的整数结果非要还原回浮点实数,方能传递至下一层,后后 可是能构建端到端的纯整数运算通路。”

  姚益武在ICME2019 上提出的int8 量化新算法助于构建端到端的纯整数运算通路,且统一表示层的设计简化了网络特征的拓扑设计,后后 非常适合在现有硬件平台上实现,包括CPU/GPU/FPGA等通用计算平台。另外,所提出的int8 量化算法,在简化分类网络与目标检测模型上获得了与TensorRT相接近的推理精度,工业应用潜力比较大。

  “应用于易盾内容安全图像识别上,在确保业务模型推理精度的前提下,其服务的响应时间能得到显著降低。”姚益武进一步解释了int8 量化算法在网易易盾业务上的应用潜力。

  参会的第三方专家点评网易易盾你你这种研究成果时表示,该最好的方式还助于保持相对较高的准确性,有效除理TensorRT的什么的问题。而另外个专家则更进一步指出,int8 量化新算法助于简化CNNs中的运算,并让精度损失显得微缺陷道。

  据悉,姚益武为网易易盾实验室成员,该实验室在 2018 年还研发出了一种生活对多视角多模态特征信息进行有效融合的自编码器神经网络,在准确率、NMI、Purity、ARI等各项性能指标上,较当下多项国际先进的多视角多模态信息融合技术有显著性的领先。

  网易易盾实验室成立于 2016 年,隶属于网易安全部,目前拥有数十名AI算法专家、安全研究员、政策法规研究专员等。实验室目前专注探索人工智能技术在安全领域的应用,以及安全相关法规、社会责任等研究。

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