Abstrakt. Även om djupare konvolutionella nätverk behövs för att uppnå maximal noggrannhet i visuella perception uppgifter, för många ingångar grundare nätverk är tillräckliga. Vi utnyttjar denna iakttagelse genom att lära oss att hoppa över konvolutionella skikt per input. Vi introducerar SkipNet, ett modifierat resterande nätverk, som använder ett gating nätverk för att selektivt hoppa convolutional block baserat på aktiveringar av föregående lager. Vi formulerar det dynamiska hoppa problemet i samband med sekventiellt beslutsfattande och föreslår en hybridinlärningsalgoritm som kombinerar övervakat lärande och förstärkt lärande för att möta utmaningarna med icke-differentierade hoppa beslut. Vi visar SkipNet minskar beräkning med 30 90% samtidigt som noggrannheten hos den ursprungliga modellen på fyra referensdatauppsättningar och överträffar toppmoderna dynamiska nätverk och statiska komprimeringsmetoder. Vi utvärderar också kvalitetspolicyn för att avslöja ett samband mellan bildskala och soliditet och antalet lager som hoppat över.
SkipNet REF introducerade en algoritm för hybridinlärning som kombinerar övervakat lärande med förstärkt lärande för att lära sig den lagermässigt hoppar policy baserad på indata, möjliggör större beräkningsbesparingar och stöder djupa arkitekturer.
SkipNet: Learning Dynamic Routing in Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}