| 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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