An energy-efficient convolution unit for depthwise separable convolutional neural networks
High performance but computationally expensive Convolutional Neural Networks (CNNs) require both algorithmic and custom hardware improvement to reduce model size and to improve energy efficiency for edge computing applications. Recent CNN architectures employ depthwise separable convolution to reduc...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | , , , , |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/152096 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|