Konvolutionella neurala nätverk har uppnått stor framgång i olika vision uppgifter, men de medför stora resurskostnader. Genom att använda djupare och bredare nät kan nätnoggrannheten förbättras snabbt. I en miljö med begränsade resurser (t.ex. mobila applikationer) är det dock möjligt att tunga nät inte är användbara. Denna studie visar att naiv konvolution kan dekonstrueras till en skiftoperation och punktvis konvolution. För att klara av olika konvolutioner föreslår vi en ny skiftoperation som kallas aktivt skiftskikt (ASL) som formulerar mängden skift som en läsbar funktion med skiftparametrar. Detta nya lager kan optimeras end-to-end genom backpropagation och det kan ge optimala skiftvärden. Slutligen tillämpar vi detta skikt på ett lätt och snabbt nätverk som överträffar befintliga toppmoderna nätverk.
Som en generalisering av skiftdriften föreslås ett aktivt skiftskikt REF för att formulera mängden skift som en läsbar funktion med skiftparametrar.
Constructing Fast Network through Deconstruction of Convolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}