ABSTRACT Nya framsteg har visat att konvolutionella neurala nätverk (CNN) presterar utmärkt i uppgifterna bildklassificering och ansiktsigenkänning när storleken på datamängder är tillräckligt stor, dvs över hundratusentals träningsbilder. När offentliga datamängder inte lämpar sig för utbildning av modellen för nya användningsscenarier är det dock smärtsamt att få tillräckligt med övningsexempel, särskilt när proverna måste märkas manuellt. Dessutom kräver utbildning och slutledning med CNN betydande resurser för energi, beräkning och minnesanvändning. Därför är implantering av djupa CNN-modeller utbildade och utförda på högpresterande GPU-kluster till resursbegränsade enheter, dvs. Internet of Things (IoT)-enheter, som har genomsyrat alla aspekter av det moderna livet, inte lämpligt och opraktiskt. Kompressionsteknik är ett viktigt och populärt verktyg för att påskynda utbildningen och slutsatsen av CNN-modellerna. I detta dokument siktar vi på ett steg framåt på detta område: vi föreslår en ny komprimerad CNN-modell som kallas CS-CNN för bildklassificering genom att införliva teorin om kompressiv avkänning i CNN-modellernas ingångsskikt för att både minska resursförbrukningen (bedömd som beräkningstid i detta papper) och ett nödvändigt antal träningsprover. Enligt våra omfattande utvärderingar av de många offentliga datamängderna för djupinlärningsuppgifter, t.ex. MINST och CIFAR-10, visar vi med hjälp av olika mätvärden att CS-CNN kan påskynda processen för utbildning och slutsatser med en faktor av magnitud. Samtidigt uppnår den högre klassificeringsnoggrannhet jämfört med de traditionella stora CNN-modellerna när storleken på utbildningsdatabasen är liten. Konvolutionellt neuralt nätverk, kompressiv avkänning, singular value decomposition, IoT, bildklassificering.
Shen m.fl. presenterade en ny CS-baserad CNN-modell för klassificering av bilder REF, med hjälp av CS vid inmatningslagret för att minska förbrukad tid.
CS-CNN: Enabling Robust and Efficient Convolutional Neural Networks Inference for Internet-of-Things Applications
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}