FQTree

新的FQTree算法优化增强决策树以进行硬件部署

研究人员开发了FQTree，一种用于增强决策树（BDTs）的细粒度感知量化训练的新型算法。该方法与用于自动硬件生成的QXGB框架相结合，能够更有效地在延迟敏感型应用中部署BDTs。与现有的基于FPGA的BDTs设计相比，FQTree的面向硬件的叶值量化方案将LUT使用量减少了26-57%，同时在JSC、MNIST和NID等基准测试中保持或提高了准确性。