Abstract-convolutional Neural Networks (CNN) har visat stor framgång på många områden, inklusive komplexa bildklassificeringsuppgifter. Men de behöver en hel del minne och beräkningskostnader, vilket hindrar dem från att köra i relativt låga-end smarta enheter såsom smarta telefoner. Vi föreslår en CNN-komprimeringsmetod baserad på CP-dekomposition och Tensor Power Method. Vi föreslår också en iterativ finjustering, med vilken vi finjusterar hela nätverket efter att ha förmultnat varje lager, men innan vi förmultnar nästa lager. Betydande minskning av minnes- och beräkningskostnaderna uppnås jämfört med det senaste tidigare arbetet utan större noggrannhetsförlust.
Astrid m.fl. I REF föreslogs en CNN-komprimeringsmetod baserad på CPD och en tensoreffektmetod där de uppnådde en betydande minskning av minnes- och beräkningskostnaderna.
CP-decomposition with Tensor Power Method for Convolutional Neural Networks compression
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}