論文の概要: Conditional Classification: A Solution for Computational Energy Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15799v3
• Date: Thu, 7 Jan 2021 16:14:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 13:37:58.088595
• Title: Conditional Classification: A Solution for Computational Energy Reduction
• Title（参考訳）: 条件付き分類:計算エネルギー削減のための解法
• Authors: Ali Mirzaeian, Sai Manoj, Ashkan Vakil, Houman Homayoun, Avesta Sasan
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークモデルの計算複雑性を低減する新しい手法を提案する。 提案手法は,1)入力サンプルを一連の超クラスに分類する粗粒分類,2)最終ラベルを第1ステップで検出した超クラス間で予測する細粒分類の2段階に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.182419181054266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks have shown high efficiency in computer visions and other applications. However, with the increase in the depth of the networks, the computational complexity is growing exponentially. In this paper, we propose a novel solution to reduce the computational complexity of convolutional neural network models used for many class image classification. Our proposed technique breaks the classification task into two steps: 1) coarse-grain classification, in which the input samples are classified among a set of hyper-classes, 2) fine-grain classification, in which the final labels are predicted among those hyper-classes detected at the first step. We illustrate that our proposed classifier can reach the level of accuracy reported by the best in class classification models with less computational complexity (Flop Count) by only activating parts of the model that are needed for the image classification.
• Abstract（参考訳）: 深い畳み込みニューラルネットワークは、コンピュータビジョンや他の応用において高い効率を示す。 しかし,ネットワーク深度の増加に伴い,計算複雑性は指数関数的に増大している。 本稿では,多くのクラス画像分類に使用される畳み込みニューラルネットワークモデルの計算複雑性を低減するための新しい手法を提案する。 提案手法は,分類タスクを2段階に分割する。 1) 入力サンプルが一連の超クラスに分類される粗粒分類。 2)第1段階で検出されたハイパークラスのうち最終ラベルが予測される細粒度分類。 提案する分類器は,画像分類に必要な部分のみを活性化することにより,計算量(フロップ数)の少ない最良なクラス分類モデルによって報告される精度のレベルに到達できることを示す。

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