Sparsity Regret bounds for XNOR-nets++ - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2021

Sparsity Regret bounds for XNOR-nets++

Résumé

Despite the attractive qualities of convolutional neural networks (CNNs), and the universality of architectures emerging now, CNNs are still prohibitive regarding environmental impact due to electric consumption or carbon footprint, as well as deployment in constrained platform such as microcomputers. We address this problem and sketch how PAC-Bayesian theory can be applied to learn lighter
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Sparsity_Regret_bounds_for_Xnornets.pdf (354.03 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03262679 , version 1 (16-06-2021)
hal-03262679 , version 2 (18-06-2021)
hal-03262679 , version 3 (21-06-2021)
hal-03262679 , version 4 (11-08-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03262679 , version 4

Citer

Andrew Chee, Sébastien Loustau. Sparsity Regret bounds for XNOR-nets++. 2021. ⟨hal-03262679v4⟩
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