Vi ser över tanken på hjärnskador, d.v.s. Beskärning av koefficienterna i ett neuralt nätverk, och föreslår hur hjärnskador kan modifieras och användas för att påskynda konvolutionslager i ConvNets. Metoden använder det faktum att många effektiva implementationer minskar generaliserade konvolutioner till matris multiplikationer. Den föreslagna hjärnskada processen beskär konvolutionella kärnan tensor på ett gruppvis sätt. Efter sådan beskärning, konvolutioner kan reduceras till multiplikationer av tunnade täta matriser, vilket leder till uppsnabbning. Vi undersöker olika sätt att lägga gruppvis prunning till inlärningsprocessen, och visar att flera gånger speedups av konvolutionella lager kan uppnås med hjälp av grupp-parsitet regularizers. Vårt tillvägagångssätt kan justera formerna för de mottagliga fälten i de konvolutionella skikten, och även beskära överdriven funktionskartor från ConvNets, allt på datadrivet sätt.
Gruppvisa hjärnskador REF ser över OBD-begreppet och utnyttjar det faktum att konvolutioner i praktiken är matrismultiplikationer.
Fast ConvNets Using Group-Wise Brain Damage
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}