一种基于知识蒸馏的量化卷积神经网络FPGA部署 | |
所属分类:技术论文 | |
上传者:wwei | |
文档大小:3609 K | |
标签:心电信号量化卷积神经网络知识蒸馏 | |
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文档介绍:设计了一种针对心电数据实时分类的量化神经网络,将权重量化为两位整数,运用知识蒸馏的方法使性能达到了期望的效果,并部署于FPGA开发板上。知识蒸馏后的量化网络比全精度网络的分类准确率提升了9%。在FPGA开发板上的运行结果符合预期,达到了需要的性能,可以对左束支传导阻滞(L)、右束支传导阻滞(R)、正常心拍(N)和室性早搏综合征(V)四种心电信号进行分类,相比于其他量化方式对存储参数的需求更小,资源使用更少,相比于CPU速度提升了1.5倍,运行时间达到实时性要求,适合于部署在小型、轻量化的资源有限的可穿戴设备上。 | |
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