Trots den enastående prestanda av konvolutionella neurala nätverk (CNN) för många vision uppgifter, den nödvändiga beräkningskostnaden under inference är problematiskt när resurserna är begränsade. I detta sammanhang föreslår vi Convolutional Neural Mixing Models (CNMM), en probabilistisk modell som inbäddar ett stort antal CNN som kan utbildas och utvärderas gemensamt på ett effektivt sätt. Inom den föreslagna ramen presenterar vi olika mekanismer för att beskära undergrupper av CNN från blandningen, vilket gör det möjligt att enkelt anpassa de beräkningskostnader som krävs för slutsatsen. Bildklassificering och semantiska segmenteringsförsök visar att vår metod uppnår utmärkta precisionsberäkningar. Till skillnad från de flesta tidigare tillvägagångssätt tillhandahåller en enda CNMM dessutom ett stort antal verksamhetspunkter längs denna kompromiss, utan någon omskolning.
REF introducerade konvolutionella neurala blandningsmodeller, en probabilistisk modell som genomförs av ett tätt nätverk som kan dynamiskt beskäras.
Adaptative Inference Cost With Convolutional Neural Mixture Models
{'venue': 'International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}