XNOR-Networks 算轨则是对 CNN 中所有的权重和输入同时髦近似二值化，如不雅卷积运算中的所有操作数都是二进制的，那么两个二进制向量的点乘就可以等同于同或运算和位运算。作者在这篇文┞仿里重要有两个供献：一是惹人比例因子，大年夜幅度晋升精度;二是对典范惯例的 CNN 构成进行修改。

XNOR-Net 算法的根本思路如下：

Step1：定义一个 L 层的 CNN 构造，应用三个元素 I,W,* 来表示，I 表示卷积输入，W 表示滤波器，*表示卷积算子;应用比例因子α赞助二值化滤波器去近似全精度滤波器权重，应用比例因子β赞助二值化的输入去近似全精度输入值。这有点类似于批规范化(Batch Normalization)中的仿射参数(Affine Parameters)，但不合的是，这里不是经由过程为收集进修获得的，而是经由过程寂?娼均值获得的。在摸索计算比例因子β的时刻，要对每一次卷积产生的子张量都计算一个β，这一步调会产生很多冗余的计算。为了降低计算量，作者把输入的所有 channels 计算一个绝对值的平均值矩阵 A，然后经由过程一个二维的滤波器 k 和 A 的卷积生成 K，那么 K 就包含了针对输入 I 在所有子张量上的比例因子。经由过程如许一系列数学推导，输入 I 与权重 W 的二值化卷积可以被近似为：

到底 xnor.ai 是否会在人工智能范畴掀起一场腥风血雨，我们让时光来解答这个问题。

具体过程如下图：

今朝，深度进修框架的开辟及优化成长敏捷，种类也不少，不过，可以支撑移动端的框架照样相对少数的，到底哪种框架是安排于移动端的最佳选择，这还有待于考据。相较于 TensorFlow 这种比较复杂的主流深度进修框架，MXNET 作为一种十分灵活、对内存请求较少的深度开源框架也被业界看好，并且它本身就供给了对多种移动端的支撑。

Step2：一个典范的 CNN 具有卷积、批规范化、激活、池化如许的四层构造，个中，池化层可以对输入应用任何种类的池化方法。但在二值化的输入(-1,1)进入到池化过程时，会产生大年夜量的信息损掉。例如，对二值化输入进行 max-pooling 时，会导致大年夜部分输入只剩+1，使得消息消减，精度降低。为懂得决这个问题，作者改良了收集构造，改变┞封几层的次序，起首实施批规范化，包管 0 均值，然落后行二值化激活，使数据都是+1 和-1，再做二值化卷积，此时因为比例因子的感化输出的不再是-1 和+1，这会相对削减信息损掉。在这里，作者建议在二值化卷积后加一个非二值化激活步调(如 ReLU)，这可以赞助练习比较复杂的收集。

具体过程如下图：

图 2：典范的 CNN 与 XNOR-Net 构造(Mohammad Rastegari et al.)

XNOR-Net 团队在自立搭建的轻型神经收集框架 DarkNet 中实现了在 CPU 上 58 倍速度的晋升，这意味着 XNOR-Net 可以在小内存设备上完成及时义务。事实上，在 2016 计算机视觉大年夜会上，XNOR-Net 团队把 yolo object detection 算法的 xnor 版本在 iphone 膳绫擎做到了及时探测就成了一大年夜亮点。XNOR-Net 的出现弥补了 BinaryNet 文┞仿的缺掉，初次让二值神经统?? ImageNet 膳绫擎完了实验。

有趣的是，XNOR-Net 团队曾在 Github 上公开代码，甚至包含让其名声大年夜噪的 Yolo network，但在公开揭橥的论文中却并没有公开 C/C++源代码而只是做了 Torch 的版本公开，曾经宣布在 Github 的版本也昙花一下，不久便被撤回了。如今看来，这些举措都无疑都是为之后 XNOR-Net 的贸易化做预备。

Xnor.ai 的一系列举措不禁让人联想到客岁大年夜火的 Prisma APP 离线版的上架以及新一代智妙手表操作体系 Andriod Wear 2.0 的宣布。这些都是在移动端实现深度进修的经典产品实例，而这些技巧结不雅与研发产品都验证了 Facebook 对将来十年的重灯揭捉?发计谋范畴的远见卓见——连接世界、普及收集;人工智能;虚拟实际和加强实际。

除此之外，客岁事尾 Facebook 宣布的 Caffe2Go 也是可以嵌入、安排于移动设备的深度进修框架，具有范围小、练习速度快、对计算机机能请求低等机能。其精华在于 Facebook 硬件优化工程师和算法专家(以贾扬清为代表)做了大年夜量的┞冯对机能上的优化，才使 Caffe2Go 可以顺利安排于手机上。类似的还有 Google 宣布于 Github 上的 TensorFlow android camera demo，在这里，Google 将较为复杂的 inception v3 图片分类收集模型进行量化紧缩减小 4 倍阁下，然后安排于安卓手机上，也可以完成手机端的物体辨认、行人检测等义务。固然这些优化似乎更多是工程意义上的，而不是算法本身具备立异性，然则这些互联网巨擘公司的行动无疑会带给我们一些启发：精深度进修框架安排于移动端是将来的一个主流成长趋势。

客岁 6 月，国内 Face++推出了关于 DoReFa-Net 算法的文┞仿 ( DoReFa-Net: Training Low Bitwidth Convolutional Neural Networks with Low Bitwidth Gradients)。DoReLa-Net 比较例因子的设计更为简单，这里并没有针对卷积层输出的每一个过滤映射计算比例因子，而是对卷积层的┞符体输出计算一个均值常量作为比例因子。如许的做法可以简化反向运算，因为在他们反向计算时也要实现量化。DoReLa-Net 的供献在于供给了不合量化因子的实验结不雅，即 2,4,8,16,32 bit 的权重、激活函数量化，同时在后向反馈中也实现了梯度的量化。对于梯度二值化问题，XNOR-Net 中只提出潦攀理论的计算办法，未实现 4~16 bit 的量化实验，也没有在反向梯度计算中应用二值袈渌算。在 SVHN 和 ImageNet 上的实验都可以解释 DoReFa-Net 在有效地应用于 CPU,FPGA,ASIC 和 GPU 上，具有很大年夜的潜力和可行性。然则 DoReLa-Net 并没有应用 xnor 和 popcount 运算，是以实验结不雅只具备精度参考价值，没有任何加快的效不雅。

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本文标题：XNOR-NET技术详解：AI技术落地移动端新时代即将崛起

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