Även om den senaste tidens avancerade konvolutionella neurala nätverk (CNN) har förbättrat bildigenkänning noggrannhet, modellerna blir mer komplexa och tidskrävande. För verkliga tillämpningar i industriella och kommersiella scenarier ställs ingenjörer och utvecklare ofta inför kravet på begränsad tidsbudget. I detta dokument undersöker vi exaktheten hos CNN under begränsade tidskostnader. Under denna begränsning bör utformningen av nätverksarkitekturer uppvisa som kompromisser bland faktorer som djup, antal filter, filterstorlekar, etc. Med en rad kontrollerade jämförelser modifierar vi successivt en baslinjemodell samtidigt som den bibehåller sin tids komplexitet. Detta är också till hjälp för att förstå betydelsen av faktorer i nätverksdesign. Vi presenterar en arkitektur som uppnår mycket konkurrenskraftig noggrannhet i ImageNet-datasetet (11,8% topp-5 fel, 10-view test), men ändå är 20% snabbare än "AlexNet" [14] (16,0% top-5 fel, 10-view test). 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Han och Sun i sin tur demonstrera metoder för att ändra en baslinjemodell samtidigt bevara sin tids komplexitet, vilket resulterar i en arkitektur 20% snabbare än AlexNet men med konkurrenskraftig ImageNet noggrannhet.
Convolutional neural networks at constrained time cost
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}