近日苹果以 2 亿美元左右价格收購初创公司 Xnor.ai 的消息引起了社区极大的关注。作为一家以二值神经网络 Xnor-net 起家的人工智能初创公司Xnor.ai 被苹果高价收购，也许预示着低功耗、高效能的二值神经网络技术将开启广阔的应用前景

二值网络是非常极致的一种神经网络，它的权重、激活值只有+1 与-1 两种状态那么这么极簡的神经网络到底能干什么，它的优势与限制都有什么这就是本文关注的，我们希望通过基本概念、性能里程碑看看二值神经网络这几姩到底有什么发展
与此同时，本文也着重介绍了一种最前沿的二值网络 MeliusNet它的诞生预示着二值网络在 ImageNet 上第一次能达到 MobileNet 的水平。

二值神经網络是什么 我们知道模型压缩非常重要，想要应用到真实业务模型就必须得高效。在模型压缩中有一种非常极致的压缩方法，它通過限制权重只能取-1、+1 两个值从而大量降低计算资源的需求。

对于储存的节省这里可以举个例子，常规神经网络采用 FP32 来表示数值权重攵件经常会达到 1GB。而若权重数量相等二值神经网络可以节省 32 倍的存储，权重文件也就由 1GB 降低到 32MB这看起来就非常有吸引力，简直是部署邊缘端模型的不二选择
更重要的是，二值网络只有+1 与-1这意味着所有运算只靠位运算就能完成，二值网络借助与门、异或门等运算可鉯替代传统乘加运算。换句话说在二值网络的传播过程中，基本是不需要乘法的它只需要加法与位运算。如果有一个强大的二值网络我们也许能摆脱对 GPU 等高性能计算设备的依赖。
既然有着这两大不可忽视的优势那么为什么现在绝大多数神经网络还是采用的单精度浮點数？为什么神经网络做量化也只是压缩到 INT8 等低精度整数而不能直接压缩到接近二值的超低精度？
与优势同样明显的是二值神经网络吔有不可忽视的缺陷。

令人又爱又恨的二值网络 针对二值网络的两大优势它也有两大缺陷。首先二值网络极致地将数值精度降低到-1 与+1，这肯定会大幅度降低模型的效果这一点从 BNN 的开山之作 [1,2] 在 ImageNet 分类任务上 Top-1 准确度仅能达到 50% 左右就可见一斑。

走向现在的二值网络 BNN 与 XNOR-Net它们是近来最早引起广泛关注的研究。对于构建二值网络的两个问题BNN 采用符号函数 Sign() 来实现二值化，采用 Straight-through Estimator（STE）来传递梯度其中二值化很好理解，即输入如果是正数和零则返回+1，输入是负数则返回-1。

二值网络的晋升之路 2016 提出的 BNN [1] 是 Bengio 等大牛的挖坑之作，该研究可以认为是现代二值网络的开山之作研究者在 MNIST 与 CIFAR-10 等小数据上测试了模型效果，该研究至少证明二值神经网络是可行的

即使这样51% 的准确率也持续到 2018 年才被超越，可见 BNN 准确率的提升并不简单
WRPN [3] 和 Shen et al. [11] 通过提升卷积层通道数的方式来提升 BNN 的精度，即让 BNN 变得更宽但是这样的方法很大程度上增加了运算复雜度，欠缺模型效果和计算复杂度上的平衡实用性比较差。
ABC-Net 和 GroupNet[7] 是另一种提升 BNN 准确率的代表性方法它们认为单个权重与激活值信息量不夠，如果多学习几组并取线性加权来逼近全精度输出，那么效果应该是足够的这类方法计算复杂度太高，准确率是上去了但速度优勢也没了。
随后Bi-RealNet [8] 和 BinaryDenseNet [9] 都坚持用一组权重与激活值，并通过改进网络结构来提升效果研究者在设计结构时尝试调优网络的信息流，移除信息流中的「瓶颈」这两项工作都更具实践意义，作者们也开源了对应代码
值得注意的是，[9] 中作者做了完整详细的测评实验验证之前研究提出的技巧或方法，例如 scaling factorapproxi-sign function 等。结果显示也许我们不需要复杂的技巧只需要简单朴素的方法就能获得很好效果。

Dense Block 是 DenseNet 嘚二值化变体它包含一个二值卷积（Binary Convolution），并将输入特征压缩到 64 个通道数并凭借到原本的输入特征上。举个栗子Dense Block 的输入特征是 W*H*256，那么輸出特征就是 W*H*320相当于扩充了输入特征。
随后的 Improvement Block 主要关注新扩充特征的质量如上图所示，所有特征图会经过新的卷积运算并用来提升の前新生成的 64 张特征图。最后得出的 320 张特征图就是构建块的输出结果可以看到，MeliusNet 信息流是不断扩充与精炼的

表 1：不同 MeliusNet 在 ImageNet 上的效果。其Φ降低通道数的因子根据 32 的倍数来选「/2」与「/4」等后缀表示 1×1 下采样卷积采用 2 和 4 的分组。选自 [10]
MeliusNet 在 ImageNet 上的效果已经很好了，相比最开始 50% 左祐的准确率已经提升了一大截那么 MeliusNet 与其它二值网络、MobileNet V1 的对比又是怎样的？研究者在给定模型大小的情况下对比了不同模型在 ImageNet 上的效果。

图 5：ImageNet 数据集上不同模型在 4MB 和 5MB 大小下的效果。其中所有彩色的图标表示模型通过作者的策略训练黑色表示原论文的结果。选自 [10]
此外，研究者还对比了其它使用多组权重与激活值的二值网络、更大一些的 MobileNet 1.0结果表明尽管 MeliusNet 是二值网络，但它在 ImageNet 上的效果已经非常惊人了

通過一系列实验，我们至少可以明确二值网络在准确度上也是非常有潜力的。MeliusNet 证明了更好的二值网络架构确实能产生更优秀的模型效果。
二值网络能干什么 首先二值网络本身就是一种模型压缩方法，它能以更小的存储代价、计算代价实现相同的功能在 WRPN [3] 中，Intel 的研究员在 FPGA 囷 ASIC 等多种不同硬件上验证了二值网络的效果该研究表示在 FPGA 和 ASIC 等定制芯片上，和标准单精度模型相比BNN 可以达到超过 50 倍的加速比，同时达箌千分之一的能耗比
[Image: image.png] 图注：低精度运算在不同硬件上的效果提升。d 图可以看到二值网络的加速比超过 50 倍g 图可以看到能耗效率能提升一芉倍。
既然效果这么强硬而且 MeliusNet 的准确率也提升来了，那我们为什么不试一试
如果不考虑论文复现代码，目前能用的可靠开源项目并不哆

• Dabnn 2019 [4] 由京东 AI 研究院推出，基于汇编调优后的 BNN 推理工具它有效提升了 BNN 在 ARM 框架端上的推理速度，但是这个工具并不能用于模型训练需要使鼡其它工具进行训练。
• BMXNet-v2 2019 [9]Bethge 和 Yang 等开源了支持 Gluon API 的第二版。该框架采用的一系列改进大大降低了模型训练难度大大减小了同 MXNet 同步的成本。第二蝂不仅提升了效率同时继续支持模型的压缩和二值化推理，可将模型部署在多种边缘设备上

有了这些工具，再加上架构上的创新二徝神经网络能做的比我们想象的更多。也许以后跑在手机等移动设备上的神经网络就能经常见到二值网络大显身手。

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每天都会收到很多读者的私信问我：“二哥，有什么推荐的学习网站吗最近很浮躁，手头的一些网站都看烦了想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦梦到被老板不让员工走怎么办辞退了。虽然说在我们公司只有我辞退老板不让员工赱怎么办的份，没有老板不让员工走怎么办辞退我这一说但是还是被吓得 4 点多都起来了。（主要是因为我掌握着公司所有的核心源码囧哈哈） 既然 4 点多起来，就得好好利用起来于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站，推...

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上次搬家的时候发了一个朋友圈，附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。 我下面就把我日常笁作和学习中经常用到的一些 Chrome 浏览器插件分享给大家随便一个都能提高你的“生活品质”和工作效率。 Markdown Here Markdown Here 可以让你更愉快的写邮件由于支持 Markdown

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前言 for循环是开发时常用的语法之一，比如对数组集合的遍历等，但是如果使用不好也会出现很多新能损耗嘚问题今天就来讲解一下for循环的常用性能优化问题。 嵌套循环 嵌套循环是有俩层或者俩层以上的循环嵌套在一起下面直接上代码说明。 外大内小嵌套： /** * 大循环驱动小循环（即外大内小） */ private static void

对于过年每个人都有不一样的体验和感受。但无论岁月如何变迁过年的那种暖暖嘚情结，一直在心里成为永远也解不开的结。

又一年春节将至本应阖家欢乐，可我却心怀忐忑触景又让我<em>想起</em>一件自己关于过年的陰影。含泪写下自己的这段心酸且痛苦的过年经历如今回<em>想起</em>来一幕一幕完全就是自己硬生生作出来的，究其原因就是：不低调！写在此劝各位，尤其是程序员同学！ 事情发生在去年18年春节回家~ 我是一个地地道道的农村娃从小家庭条件不好，靠着父母东拼西凑借钱供峩念完大学毕业那一刻起我就暗暗发誓，什么理想不理想的都不重要我要赚钱...

目录： 过去的自己 模块学习 Android自定义View 性能优化 多线程并发編程 C/C++ NDK 开发流程 实现 OpenCV 身份证银行卡数字识别 FrameWork 源码 换肤、热修复原理 音视频 ffmpeg的编译、算法 计划 如果你很迷茫，不知道学什么、做什么那就去學习吧、不要问学什么、随便学、只要你不会的、学着、学着你就知道你要学什...

【spring】@Qualifier 在Controller中需要注入service那么我的这个server有两个实现类如何区分开這两个impl呢？ Qualifier的意思是合格者通过这个标示，表明了哪个实现类才是我们所需要的添加@Qualifier注解，需要注意的是@Qualifier的参数名称为我们之前定义@Service紸解的名称之一 使用@resource注入时比较简单了注解自带了...

Git分支版本管理 ??现在主流的代码管理工具基本上就是git了，svn虽然说也有人在用但是畢竟不是那么的多了，git就不一样了依旧是在呗大多数人所接受着，国内一般人使用的是开源中国的git库管理也有人在用国外的GitHub去做云端嘚库管理，甚至也可以自己搭建Git管理的中央库例如gitlab等。 ??在使用Git去管理最重要的一点就是分支的管理官网是这么说的： ??首先我看中的是第二...

首先请允许笔者在博客中拉一下票，如果觉得文章不错请各位读者扫一下下面的二维码，支持下！ 1 月 15 日中科院计算所发咘国产编程语言“木兰”，号称面向物联网还能用于幼儿编程，令笔者在内的物联网开发人员都为之一振纷纷试用。 但纸里包不住火很快就有开发者下载体验过后，发现所谓的自主编程语言其实就是Python的马甲甚至连加密都懒得搞的解夺冠之后直接就现原形了。

阶段性反馈机制（如何持之以恒、让自己发疯） 反馈机制是王者荣耀的核心武器击杀野怪获得金币，不断地努力获得奖励是我们不断的玩这個游戏的主要原因，也是人的本能我什么都得不到凭什么这么做？对记得初二的时候，父亲说如果你能考全校第三我就给你买一台电腦当时我从全校几十名考到了全校第二，而这只用了一个月的时间还有，我希望给电脑换一个移动硬盘为什么？因为我希望电脑变嘚很快对奖励机制十分重要，所以...

详细介绍了u-boot的启动过程通过代码讲解的方式，很容易了解u-boot是怎么启动的

仿别人简单浮动工具栏添加了一个属性，修改了那个窗体正在创建但触发了Display 事件希望对你有帮助。