AdderNet：我们真的需要深度学习中的乘法吗？ 该代码是CVPR 2020论文的演示 我们提出加法器网络（AdderNets）来交换深度神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））中的大规模乘法运算，以更便宜的加法运算来减少计算成本。在AdderNets中，我们将滤波器和输入要素之间的L1范数距离作为输出响应。结果，在ImageNet数据集上使用ResNet-50，建议的AdderNets可以达到74.9％的Top-1精度91.7％的Top-5精度，而无需在卷积层上进行任何乘法。 更新：培训代码在6/28中发布。 运行python main.py以在CIFAR-10上进行训练。 更新：11月27日发布了有关AdderNet的Model Zoo。 CIFAR-10和CIFAR-100数据集的分类结果。 模型 方法 CIFAR-10 CIFAR-100 VGG-小 有线电视新闻网 94.