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胶囊网络的能源效率与鲁棒性优化

1. 动态路由操作的量化优势

动态路由操作在量化方面展现出显著优势。与全精度模型相比，其位数可降低至3或4位，同时精度损失极小。这得益于动态路由的一个共同特性：系数的操作（包括压缩和softmax）是动态更新的，因此比卷积层和初级胶囊层等其他层能更有效地适应量化，从而能够承受更激进的量化。

2. Q - CapsNets框架

为了在边缘设备上高效实现CapsNets，提出了Q - CapsNets框架。该框架利用CapsNets的独特特性，包括动态路由中的操作，根据用户定义的精度和内存预算，实现字长的精度降低。最终得到的紧凑量化CapsNet模型可部署在资源受限的目标设备上，如专门的CapsNet加速器。

3. ReD - CaNe方法概述

为了实现节能设计，进行了CapsNets推理在近似误差下的广泛弹性分析。提出的ReD - CaNe方法用于分析CapsNets在近似情况下的弹性，具体步骤如下：
1. 噪声注入模型设计 ：设计噪声注入模型，模拟来自近似硬件单元（如乘法器）的误差的真实场景。乘法器在胶囊矩阵乘法的MAC操作中非常常见。
2. 误差弹性分析 ：通过构建系统的方法，将噪声注入CapsNet推理的操作中，并评估其对精度的影响，分析CapsNets的误差弹性。
3. 生成近似CapsNet ：根据分析结果，为设计和选择近似组件提供指导，最终生成给定CapsNet的近似版本，以实现节能推理。

该方法的主要贡献包括：
- 分

胶囊网络的能源效率与鲁棒性优化

1. 动态路由操作的量化优势

动态路由操作在量化方面展现出显著优势。与全精度模型相比，其位数可降低至3或4位，同时精度损失极小。这得益于动态路由的一个共同特性：系数的操作（包括压缩和softmax）是动态更新的，因此比卷积层和初级胶囊层等其他层能更有效地适应量化，从而能够承受更激进的量化。

2. Q - CapsNets框架

为了在边缘设备上高效实现CapsNets，提出了Q - CapsNets框架。该框架利用CapsNets的独特特性，包括动态路由中的操作，根据用户定义的精度和内存预算，实现字长的精度降低。最终得到的紧凑量化CapsNet模型可部署在资源受限的目标设备上，如专门的CapsNet加速器。

3. ReD - CaNe方法概述

为了实现节能设计，进行了CapsNets推理在近似误差下的广泛弹性分析。提出的ReD - CaNe方法用于分析CapsNets在近似情况下的弹性，具体步骤如下：
1. 噪声注入模型设计 ：设计噪声注入模型，模拟来自近似硬件单元（如乘法器）的误差的真实场景。乘法器在胶囊矩阵乘法的MAC操作中非常常见。
2. 误差弹性分析 ：通过构建系统的方法，将噪声注入CapsNet推理的操作中，并评估其对精度的影响，分析CapsNets的误差弹性。
3. 生成近似CapsNet ：根据分析结果，为设计和选择近似组件提供指导，最终生成给定CapsNet的近似版本，以实现节能推理。

该方法的主要贡献包括：
- 分

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