Många toppmoderna datorseendealgoritmer använder storskaliga konvolutionella neurala nätverk (CNN) som grundläggande byggstenar. Dessa CNN är kända för sitt enorma antal parametrar, hög redundans i vikter och enorma datorresurser. Detta dokument presenterar en inlärningsalgoritm för att förenkla och påskynda dessa CNN. Vi introducerar specifikt en "försök och lär" algoritm för att träna beskärningsmedel som tar bort onödiga CNN-filter på ett datadrivet sätt. Med hjälp av en ny belöningsfunktion tar våra agenter bort ett betydande antal filter i CNN samtidigt som prestandan bibehålls på önskad nivå. Dessutom ger denna metod en enkel kontroll av avvägningen mellan nätprestandan och dess omfattning. Prestanda av vår algoritm är validerad med omfattande beskärning experiment på flera populära CNNs för visuell igenkänning och semantiska segmentering uppgifter.
Huang m.fl. I REF föreslogs en försöks- och läraralgoritm för beskärning av redundanta filter i CNN.
Learning to Prune Filters in Convolutional Neural Networks
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}