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权值和激活二值化是一种有效的深层神经网络压缩方法，可以利用位运算加速推理。尽管许多二值化方法通过最小化前向传播中的量化误差来提高模型的精度，但二值化模型与全精度模型之间仍存在明显的性能差距。我们的实证研究表明，量化在正向和反向传播中都会带来信息损失，这是训练精确二元神经网络的瓶颈。为了解决这些问题，我们提出了一个信息保留网络（IR Net）来保留前向激活和后向梯度中的信息。红外网络主要依靠两个方面的技术贡献：（1）Libra参数二值化（Libra-PB）：在前向传播中通过平衡和标准化的权值同时最小化量化误差和参数的信息损失；（2） 误差衰减估计器（EDE）：通过逐步逼近反向传播中的符号函数，同时考虑梯度的更新能力和精确性，使梯度的信息损失最小化。我们首次从统一信息的角度研究了二进制网络的前向和后向过程，这为网络二值化机制提供了新的视角。在CIFAR-10和ImageNet数据集上进行的各种网络结构的综合实验表明，所提出的IR网络能够始终优于最新的量化方法。
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