Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att minska beräkningskostnaden för utvärdering av konvolutionella neurala nätverk, en faktor som har hindrat deras spridning i lågeffekt apparater som mobiltelefoner. Inspirerade av loopperforeringstekniken från källkodsoptimering, påskyndar vi flaskhalskonvolutionsskikten genom att hoppa över deras utvärdering i några av de rumsliga positionerna. Vi föreslår och analyserar flera strategier för att välja dessa positioner. Vi visar att perforering kan accelerera moderna konvolutionella nätverk såsom AlexNet och VGG-16 med en faktor på 2× -4×. Dessutom visar vi att perforering kompletterar den nyligen föreslagna accelerationsmetoden för Zhang et al. [28]...............................................................
Figurnov m.fl. REF påskyndade de konvolutionella skikten genom att hoppa över verksamheten i vissa rumsliga lägen, som baseras på loopperforering från källkodsoptimering.
PerforatedCNNs: Acceleration through Elimination of Redundant Convolutions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}