Påskyndade konvolutionella neurala nätverk har nyligen fått allt större forskningsfokus. Bland de olika metoder som föreslås i litteraturen har filterbeskärning betraktats som en lovande lösning, vilket beror på dess fördel med att avsevärt påskynda och minska minnet av både nätverksmodellen och de mellanliggande funktionskartorna. I detta syfte tenderar de flesta tillvägagångssätt att beskära filter på ett lagermässigt fast sätt, som är oförmögen att dynamiskt återställa det tidigare borttagna filtret, samt gemensamt optimera det beskurna nätverket över lager. I detta dokument föreslår vi ett nytt globalt och dynamiskt beskärningssystem (BNP) för att beskära överflödiga filter för CNN-acceleration. I synnerhet genom att föreslå en global diskriminativ funktion baserad på förkunskaper om varje filter beskärs den globala bruttonationalprodukten de olönsamma filtren över alla skikt. För det andra uppdateras filterkvaliteten dynamiskt över hela det beskurna glesa nätverket, och sedan återvinner det felaktigt beskurna filtret, följt av en omskolningsfas för att förbättra modellens noggrannhet. Speciellt löser vi effektivt motsvarande nonconvex optimeringsproblem av den föreslagna BNP via stokastisk lutning nedstigning med girig alternativ uppdatering. Omfattande experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår överlägsen prestanda för att påskynda flera banbrytande CNN på ILSVRC 2012-riktmärket, jämfört med de senaste filterbeskärningsmetoderna.
Lin m.fl. I Ref föreslogs ett globalt och dynamiskt beskärningssystem för att minska överflödiga filter genom giriga alternativa uppdateringar.
Accelerating Convolutional Networks via Global & Dynamic Filter Pruning
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}