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J-GLOBAL ID：201902218715112352   整理番号：19A2008510

L1正則化による畳込みニューラルネットワークの構造化剪定定【JST・京大機械翻訳】

Structured Pruning of Convolutional Neural Networks via L1 Regularization

著者 (7件)： Yang Chen (Key Laboratory of Agricultural Informatization Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing, China) ,  Yang Zhenghong (Key Laboratory of Agricultural Informatization Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing, China) ,  Khattak Abdul Mateen (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Yang Liu (Key Laboratory of Agricultural Informatization Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing, China) ,  Zhang Wenxin (Key Laboratory of Agricultural Informatization Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing, China) ,  Gao Wanlin (Key Laboratory of Agricultural Informatization Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing, China) ,  Wang Minjuan (Key Laboratory of Agricultural Informatization Standardization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 106385-106394  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深い学習アーキテクチャは,畳込みニューラルネットワーク(CNNs)における最近の進歩により,多くの領域において驚くべき成功を達成した。しかし,CNNsのリアルタイム応用は,著しい記憶と計算コストによって深刻に妨げられている。構造化剪定は,CNNsを圧縮し,加速するための有望な方法であり,補助計算のための特別なハードウェアまたはソフトウェアを必要としない。ここでは,訓練段階の間に,非重要なフィルタまたはニューロンを自動的に作るために,構造化剪定アプローチの簡単な戦略を提案した。提案した方法は,それらの重要性を評価するために,すべてのフィルタまたはニューロンに対するマスクを導入した。したがって,ゼロマスクを有するフィルタまたはニューロンを取り除いた。これを達成するために,提案方法は,CNNのゼロフィルタまたはニューロンにL1正則化を採用した。この技術の妥当性を評価するために実験を行った。実験は,提案した方法がLeNet-5,VGG-16,およびResNet-32に対してそれぞれ90.4%,95.6%,および34.04%のパラメータを,正確さの無視できる損失で,それぞれ,得ることができたことを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハードウェア ,  ニューロン ,  ソフトウェア ,  フィルタ ,  学習 ,  計算機アーキテクチャ ,  *正則化
準シソーラス用語： 計算コスト ,  実時間 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： L1 ,  正則化 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  構造化 ,  剪定