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J-GLOBAL ID：202002221193938470   整理番号：20A0813389

緩和されたグループ分割法による深い神経回路網のためのチャネル枝刈り【JST・京大機械翻訳】

Channel Pruning for Deep Neural Networks Via a Relaxed Groupwise Splitting Method

著者 (5件)： Yang Biao (University of California, Irvine) ,  Lyu Jiancheng (Qualcomm AI Research) ,  Zhang Shuai (Qualcomm AI Research) ,  Qi Yingyong (Qualcomm AI Research) ,  Xin Jack (University of California, Irvine)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： AI4I  ページ： 97-98  発行年： 2019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： 緩和グループ分割法(RGSM)を開発し,深いニューラルネットワークのチャネル剪定に対して評価した。CIFAR-10/100画像データに関するVGG-16とResNet-18アーキテクチャによる実験は,RGSMがグループLasso方法よりはるかに高いチャネルスパース性を達成することができて,一方,同等の精度を保つことができることを示した。Copyright 2020 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： チャネル ,  *神経回路網 ,  *緩和現象 ,  ニューラルネットワーク ,  *分割法 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： スパース性 ,  画像データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 緩和 ,  グループ ,  分割法 ,  神経回路網 ,  チャネル ,  枝刈り