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J-GLOBAL ID：202002257852176712   整理番号：20A2571751

重みネット:重みネットワークの設計空間の再検討【JST・京大機械翻訳】

WeightNet: Revisiting the Design Space of Weight Networks

著者 (4件)： Ma Ningning (Hong Kong University of Science and Technology, Sai Kung, Hong Kong) ,  Zhang Xiangyu (MEGVII Technology, Beijing, China) ,  Huang Jiawei (MEGVII Technology, Beijing, China) ,  Sun Jian (MEGVII Technology, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12360  ページ： 776-792  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重み発生ネットワークのための概念的に単純,柔軟で有効なフレームワークを提示した。提案アプローチは,2つの現在の明確で極めて効果的なSENetとCondConvを重み空間上の同じフレームワークに統一する一般的である。重みづけNetと呼ばれる方法は,注意活性化層に1つのよりグループ化された完全接続層を追加することにより,2つの方法を一般化する。畳み込み重みを直接出力するために(グループ化された)完全接続層から成る重みネットを用いた。重みネットは,特徴空間の代わりにカーネル空間で訓練するのが容易でメモリ保存である。柔軟性のため,著者らの方法は,画像NetとCOCO検出タスクの両方に関する既存の手法より優れ,より良い精度-FLOPと精度-パラメータトレードオフを達成した。フレキシブル重み空間に関するフレームワークは,性能をさらに改善する可能性を有する。コードは,利用可能である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  柔軟性 ,  重みづけ ,  活性層
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  カーネル空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： CNN ,  重量ネットワーク ,  条件付きカーネル

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (2件)： ネット ,  設計空間