如何利用双实数网络（Bi-Realnet）提升1位CNN的表示能力，并通过特定训练策略实现高精度与低计算成本？

深度学习中，优化1位CNN以提升表示能力和训练算法是一项挑战。通过引入双实数网络（Bi-Realnet），可以有效增强1位CNN的性能。Bi-Realnet的核心思想在于通过身份快捷连接，将实值激活与1位激活串联，从而在保持低计算成本的同时，增强模型的表达能力。

参考资源链接：[Bi-Realnet：提升1位CNN性能的双实数网络与优化训练算法](https://wenku.csdn.net/doc/6pdkt9dtxt?spm=1055.2569.3001.10343)

具体实现上，可以通过以下几个策略：
1. 实值激活身份快捷连接：将实值激活与1位激活相结合，允许信息在两种类型的激活函数间以实值形式流动，增加了模型的复杂度和适应性。
2. 特定训练策略：包括符号函数的近似导数，使得在训练过程中能够有效地进行梯度传播；幅度感知的权重更新，优化权重学习过程；以及使用裁剪函数替代ReLU进行预训练，为双实数网络提供更好的初始化条件。
3. Batch Normalization（BatchNorm）的运用：虽然原始Bi-Realnet文章未明确提及，但在1位CNN的其他研究中，BatchNorm已被证明可以提高1位网络的性能，它可以稳定训练过程并减少训练所需的时间。

在实现时，可以参考《Bi-Realnet：提升1位CNN性能的双实数网络与优化训练算法》一文，该文献详述了相关技术和方法，并在ImageNet数据集上验证了其有效性。在18层和34层网络架构中，Bi-Realnet分别达到了56.4%和62.2%的top-1准确率，显著高于其他1位CNN技术，并且具有更低的计算和存储成本。

为了进一步学习和深化这些概念，建议深入阅读这篇文献，并尝试在1位CNN架构中实施这些策略，观察模型性能的变化。此外，探索BatchNorm在双实数网络中的应用也是值得推荐的研究方向，以验证其在提升网络性能方面的潜力。

参考资源链接：[Bi-Realnet：提升1位CNN性能的双实数网络与优化训练算法](https://wenku.csdn.net/doc/6pdkt9dtxt?spm=1055.2569.3001.10343)