Abstract-convolutional Neural Networks (CNN) används i allt högre grad i datorseendet för ett brett spektrum av klassificerings- och igenkänningsproblem. Utbildningen av dessa stora nätverk kräver dock höga krav på beräkningstid och energi, och därför är deras energieffektiva genomförande av stort intresse. I detta arbete minskar vi utbildningen komplexitet CNNs genom att ersätta vissa viktkärnor av ett CNN med Gabor filter. De konvolutionella skikten använder Gabor-filtren som fasta viktkärnor, som extraherar inneboende funktioner, med regelbundna dresserbara viktkärnor. Denna kombination skapar ett balanserat system som ger bättre träningsprestanda i fråga om energi och tid, jämfört med den fristående CNN (utan några Gabor-kärnor), i utbyte mot tolerabel noggrannhetsnedbrytning. Vi visar att noggrannhetsnedbrytningen kan mildras genom att delvis träna Gaborkärnorna, för en liten del av de totala träningscyklerna. Vi utvärderade det föreslagna tillvägagångssättet för fyra referenstillämpningar. Enkla uppgifter som ansiktsdetektering och teckenigenkänning (MNIST och TiCH), genomfördes med hjälp av LeNet arkitektur. Medan en mer komplex uppgift med objetigenkänning (CIFAR10) genomfördes på en toppmodern djupgående CNN (Network in Network) arkitektur. Det föreslagna tillvägagångssättet ger 1,31-1,53x förbättring av utbildningsenergin jämfört med det konventionella CNN-genomförandet. Vi får också förbättring upp till 1,4x i träningstid, upp till 2,23x i lagringskrav, och upp till 2,2x i minne tillgång energi. Den noggrannhetsnedbrytning som orsakas av de ungefärliga genomförandena ligger inom 0–3 % av basvärdet.
På liknande sätt rapporterade författarna i ett annat nyligen utfört arbete en metod där specifika viktkärnor i ett CNN ersätts med GF för att minska utbildningens komplexitet i CNN Ref.
Gabor Filter Assisted Energy Efficient Fast Learning Convolutional Neural Networks
{'venue': 'EEE/ACM International Symposium on Low Power Electronics and Design (ISLPED), Taipei, 2017, pp. 1-6', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}