Konvolutionella neurala nätverk (CNN) presterar bra på problem såsom handstilsigenkänning och bildklassificering. Nätverkens prestanda begränsas dock ofta av budget- och tidsbegränsningar, särskilt när man försöker utbilda de djupa näten. Motiverade av problemet med handstilsigenkänning online, utvecklade vi ett CNN för att bearbeta rumsligt åtskilda ingångar; en karaktär ritad med en enpixel bred penna på en hög upplösning rutnät ser ut som en gles matris. Att dra nytta av sparsamheten gjorde det möjligt för oss att träna och testa stora, djupa CNN. På CASIA-OLHWDB1.1 dataset som innehåller 3755 teckenklasser får vi ett testfel på 3,82 %. Även om bilderna inte är glesa, kan de betraktas som glesa genom att lägga till stoppning. Att tillämpa ett djupt konvolutionsnätverk med sparsamhet har lett till en betydande minskning av testfelet på CIFAR:s små bilddatauppsättningar: 6,28 % för CIFAR-10 och 24,30 % för CIFAR-100.
I Ref föreslogs en CNN-modell för att bearbeta rumsligt åtskilda indata, som kan utnyttjas för att öka utvärderingsprocessens hastighet.
Spatially-sparse convolutional neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}