ResNet50 在ImageNet数据集

[louvinci]

你好，我想问一下，ResNet18在位宽为4时top5精度已经下降了接近了2%了。那将数据位宽提高到6,或者8效果如何呢。谢谢！

[Jzz24]

改一下bit配置测试一下就知道啦

[louvinci]

�改一下bit配置测试一下就知道啦 感谢回复，我这就准备试一下。在Image net上量化的准确度，位宽为4或者其他位数时，BN层的参数是不是仍然是32位的啊。谢谢！

[Jzz24]

�改一下bit配置测试一下就知道啦 感谢回复，我这就准备试一下。在Image net上量化的准确度，位宽为4或者其他位数时，BN层的参数是不是仍然是32位的啊。谢谢！

是的，这里对bn没做处理，仍然是fp32，可以参考一下google whitepaper文章bn的处理

[louvinci]

�改一下bit配置测试一下就知道啦 感谢回复，我这就准备试一下。在Image net上量化的准确度，位宽为4或者其他位数时，BN层的参数是不是仍然是32位的啊。谢谢！

是的，这里对bn没做处理，仍然是fp32，可以参考一下google whitepaper文章bn的处理

好的。非常感谢分享。确实BN层的处理可以有很多手法，但是BN层使用浮点数或者INT32对计算量的影响并不大。