De senaste åren har ökat intresset för att utforma effektiva neurala nätverk och sökning av neural arkitektur (NAS). Även om anmärkningsvärd effektivitet och noggrannhet har uppnåtts, försummar befintliga expertdesignade och NAS-modeller att indatafakturer är av varierande komplexitet och därför krävs olika mängd beräkningar. Därför skulle slutsatsen med en fast modell som behandlar alla fall genom samma omvandlingar slösa bort massor av beräkningsresurser. Att anpassa modellens kapacitet på ett explicit-medvetet sätt är mycket efterfrågat. I detta dokument introducerar vi ett nytt nätverk ISBNet för att ta itu med denna fråga, som stöder effektiv instans-nivå slutsats genom att selektivt kringgå omvandling grenar av oändligt liten betydelse vikt. Vi föreslår också lätta hypernätverk SelectionNet för att generera dessa vikter excel-wisely. Omfattande experiment har genomförts för att utvärdera effektiviteten hos ISBNet och resultaten visar att ISBNet uppnår extremt effektiv slutledning jämfört med befintliga nätverk. Till exempel, ISBNet tar endast 12,45% parametrar och 45,79% FLOPs av den senaste effektiva nätverket ShuffleNetV2 med jämförbar noggrannhet.
REF föreslår en neural arkitektur sökning (NAS) relaterat tillvägagångssätt för routing.
ISBNet: Instance-aware Selective Branching Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}