Liksom andra problem i datorseende, offline handskrivna kinesiska teckenigenkänning (HCR) har uppnått imponerande resultat med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN)-baserade metoder. Det behövs dock större och djupare nätverk för att uppnå toppmoderna resultat på detta område. Sådana nätverk verkar intuitivt medföra höga beräkningskostnader och kräver lagring av ett stort antal parametrar, vilket gör dem ogenomförbara för installation i bärbara enheter. För att lösa detta problem föreslår vi en global Supervised Low-ranking Expansion (GSLRE) metod och en adaptiv Drop-weight (ADW) teknik för att lösa problemen med hastighet och lagringskapacitet. Vi designar ett niolagers CNN för HCCR som består av 3,755 klasser, och utformar en algoritm som kan minska nätverkens beräkningskostnader med nio gånger och komprimera nätverket till 1/18 av baslinjemodellens ursprungliga storlek, med endast 0,21% nedgång i noggrannhet. I tester överträffade den föreslagna algoritmen den bästa prestandan för ett enda nätverk som hittills rapporterats i litteraturen och krävde endast 2,3 MB för lagring. Dessutom, när det integrerades med vår effektiva framåt genomförande, erkännandet av en offline karaktär bild tog bara 9,7 ms på en CPU. Jämfört med den toppmoderna CNN-modellen för HCCR är vårt tillvägagångssätt ungefär 30 gånger snabbare, men ändå 10 gånger mer kostnadseffektivt.
Xiao m.fl. REF föreslog en global Supervised Low-ranking Expansion och en adaptiv Drop-viktteknik för att lösa problemen med hastighet och lagringskapacitet.
Building Fast and Compact Convolutional Neural Networks for Offline Handwritten Chinese Character Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}