Djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat tilltalande prestanda på olika datorseende uppgifter under de senaste åren. Detta motiverar människor att distribuera CNNs till realworld applikationer. De flesta toppmoderna CNN kräver dock stora minnes- och beräkningsresurser, vilket hindrar spridningen på mobila enheter. Nya studier visar att låg vikt representation kan minska mycket lagring och minne efterfrågan, och också kan uppnå effektiv nätverksinferens. För att uppnå detta mål föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som heter BWNH för att utbilda binära viktnätverk via Hashing. I detta papper avslöjar vi först den starka kopplingen mellan inre produktbevarande hashing och binära viktnätverk, och visar att utbildning binära viktnätverk kan i sig betraktas som ett hashing problem. Baserat på detta perspektiv föreslår vi en omväxlande optimeringsmetod för att lära sig hashkoderna istället för att direkt lära sig binärvikter. Omfattande experiment på CIFAR10, CIFAR100 och ImageNet visar att vår föreslagna BWNH överträffar nuvarande state-of-art med stor marginal.
I arbetet med REF, de avslöjar den nära kopplingen mellan inre produktbevarande hashing och binär vikt neurala nätverk.
From Hashing to CNNs: Training BinaryWeight Networks via Hashing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}