Hur man effektivt approximerar real-värderade parametrar med binära koder spelar en central roll i neurala nätverk binarization. I detta arbete, avslöjar vi ett viktigt faktum att binarizing olika lager har en mycket varierande effekt på kompressionsförhållandet i nätverket och förlust av prestanda. Baserat på detta faktum, föreslår vi en ny och flexibel neural nätverk binarization metod genom att införa begreppet lagermässigt prioritet som binarizes parametrar i omvänd ordning av deras lagerdjup. I varje träningssteg väljer vår metod ett specifikt nätverkslager, minimerar skillnaden mellan de ursprungliga realvärderade vikterna och dess binära approximationer efter blockkoordinatens nedstigningsschema. Under iterationen av ovanstående process är det viktigt att vi flexibelt kan bestämma om vi ska binarisera de återstående flytande skikten eller inte och utforska en avvägning mellan prestandaförlust och komprimeringsförhållandet hos modellen. Det resulterande binära nätverket tillämpas för effektiv fotgängardetektering. Experimentella resultat på flera riktmärken visar att under samma kompressionsförhållande uppnår modellen komprimerad med vår metod mycket lägre misshastighet och snabbare detektionshastighet än de som erhålls genom den toppmoderna neurala nätverk binarization metoden.
En lagermässigt nätverk binarization tillvägagångssätt studeras i REF.
Flexible Network Binarization with Layer-Wise Priority
{'venue': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}