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J-GLOBAL ID：201802243582398147   整理番号：18A0587119

深い畳込みニューラルネットワークの活性化枝刈り【Powered by NICT】

Activation pruning of deep convolutional neural networks

著者 (3件)： Ardakani Arash (Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University, Montreal, QC, Canada) ,  Condo Carlo (Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University, Montreal, QC, Canada) ,  Gross Warren J. (Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University, Montreal, QC, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GlobalSIP  ページ： 1325-1329  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディープニューラルネットワーク(DNNs)は異なる分類と認識タスクへの非常に良好な性能のおかげで,ここ数年で著名になってきている。しかし,その実装は,ネットワークの複雑さに起因する長い待ち時間に苦しんでいる。最近,DNNの処理時間を加速するために,特に畳込み層の中に導入された多くのハードウェア実装。小ネットワークのための実時間アプリケーションのタイミング制約を容易に満足するが,VGGとVGGのようなネットワークのような複雑なモデルは実現が残されている。本論文で著者等は,待ち時間に直接寄与する,活性化と呼ばれる各畳込み層のニューロンを枝刈りする手法を提案する。活性化の同じ数を持つネットワークを比較して,活性化枝刈りネットワークによって,誤分類誤差の項における未剪定のネットワークよりも優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *畳込み ,  ニューロン ,  *ネットワーク ,  待ち時間 ,  加工時間 ,  応用プログラム
準シソーラス用語： タイミング制約 ,  実時間 ,  ハードウェア実装 ,  ディープニューラルネットワーク ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  活性化 ,  枝刈り