A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Fast Inference of Binarized Convolutional Neural Networks Exploiting Max Pooling with Modified Block Structure Inferência rápida de redes neurais convolucionais binarizadas explorando pooling máximo com estrutura de bloco modificada

Ji-Hoon SHIN, Tae-Hwan KIM

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Resumo:

Esta carta apresenta uma nova técnica para obter uma inferência rápida das redes neurais convolucionais binarizadas (BCNN). A técnica proposta modifica a estrutura dos blocos constituintes do modelo BCNN para que os elementos de entrada para a operação de max-pooling sejam binários. Nesta estrutura, se algum dos elementos de entrada for +1, o resultado do agrupamento pode ser produzido imediatamente; a técnica proposta elimina os cálculos envolvidos na obtenção dos demais elementos de entrada, de modo a reduzir efetivamente o tempo de inferência. A técnica proposta reduz o tempo de inferência em até 34.11%, mantendo a precisão da classificação.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.3 pp.706-710
Data de publicação
2020/03/01
Publicitada
2019/12/03
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8165
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Sistema de Software

autores

Ji-Hoon SHIN
  Korea Aerospace University
Tae-Hwan KIM
  Korea Aerospace University

Palavra-chave