Abstract-konvolutionella neurala nätverk har visat enorma prestanda i datorseende uppgifter, men deras överdrivna mängd vikter och operationer hindrar dem från att antas i inbäddade miljöer. En av lösningarna är beskärning, där vissa oviktiga vikter tvingas vara noll. Många beskärningsprogram har föreslagits, men har främst inriktats på antalet beskurna vikter. De tidigare beskärningssystemen betraktade knappast ASIC- eller FPGA-acceleratorarkitekturer. När de beskurna nätverken körs på acceleratorer, bristen på arkitektur hänsyn orsakar vissa ineffektivitetsproblem inklusive interna buffert feljustering och last obalans. I detta dokument föreslås ett nytt beskärningssystem som återspeglar acceleratorarkitekturer. I det föreslagna systemet utförs beskärning så att samma antal vikter återstår för varje viktgrupp som motsvarar aktiveringar som hämtas samtidigt. På så sätt löser beskärningssystemet ineffektivitetsproblemen. Även med begränsningen, den föreslagna beskärningssystemet nådde en beskärningsgrad liknande den för de tidigare okonstruerade beskärningssystem inte bara i AlexNet och VGG16 men också i den state-of-the-art mycket djupa nätverk som ResNet. Dessutom visade det föreslagna systemet ett jämförbart beskärningsförhållande i smalspåriga nät som redan var beskurna kanalmässigt. Förutom att förbättra effektiviteten hos tidigare glesa acceleratorer kommer det också att visas att det föreslagna beskärningssystemet kan användas för att minska den logiska komplexiteten hos glesa acceleratorer.
Kang REF föreslog viktbeskärningssystemet med beaktande av acceleratorn.
Accelerator-Aware Pruning for Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}