論文の概要: Towards Lossless Binary Convolutional Neural Networks Using Piecewise Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03520v2
• Date: Sat, 29 Aug 2020 19:06:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 12:04:45.952487
• Title: Towards Lossless Binary Convolutional Neural Networks Using Piecewise Approximation
• Title（参考訳）: 分割近似を用いた無損失二元畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Baozhou Zhu, Zaid Al-Ars, Wei Pan
• Abstract要約: CNNは算術演算の数とメモリストレージのサイズを大幅に減らすことができる。 しかし、単一のバイナリCNNと複数のバイナリCNNの精度劣化は、現代のアーキテクチャでは受け入れられない。 完全精度の重みとアクティベーションを近似することにより、精度の低下を低減できる複数のバイナリCNNに対するPiecewise Approximationスキームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.023728681102073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Binary Convolutional Neural Networks (CNNs) can significantly reduce the number of arithmetic operations and the size of memory storage, which makes the deployment of CNNs on mobile or embedded systems more promising. However, the accuracy degradation of single and multiple binary CNNs is unacceptable for modern architectures and large scale datasets like ImageNet. In this paper, we proposed a Piecewise Approximation (PA) scheme for multiple binary CNNs which lessens accuracy loss by approximating full precision weights and activations efficiently and maintains parallelism of bitwise operations to guarantee efficiency. Unlike previous approaches, the proposed PA scheme segments piece-wisely the full precision weights and activations, and approximates each piece with a scaling coefficient. Our implementation on ResNet with different depths on ImageNet can reduce both Top-1 and Top-5 classification accuracy gap compared with full precision to approximately 1.0%. Benefited from the binarization of the downsampling layer, our proposed PA-ResNet50 requires less memory usage and two times Flops than single binary CNNs with 4 weights and 5 activations bases. The PA scheme can also generalize to other architectures like DenseNet and MobileNet with similar approximation power as ResNet which is promising for other tasks using binary convolutions. The code and pretrained models will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: binary convolutional neural network (cnns) は演算数とメモリストレージのサイズを大幅に削減することができるため、モバイルや組み込みシステムへのcnnのデプロイがより有望になる。 しかし、単一のバイナリcnnと複数のバイナリcnnの精度低下は、現代のアーキテクチャやimagenetのような大規模データセットでは受け入れられない。 本稿では,完全精度の重みとアクティベーションを効率良く近似し,ビット演算の並列性を維持して効率を保証し,精度損失を低減できるマルチバイナリcnnのための分割近似(pa)スキームを提案する。 従来の手法とは異なり、提案したPAスキームは全精度の重みとアクティベーションを断片的に分割し、各ピースをスケーリング係数で近似する。 ImageNetの深度が異なるResNetの実装は、完全精度と比較してTop-1とTop-5の分類精度のギャップを約1.0%削減できる。 ダウンサンプリング層の双対化により、提案したPA-ResNet50はメモリ使用量が少なくなり、Flopsは4つの重みと5つのアクティベーションベースを持つ単一のバイナリCNNよりも2倍必要になる。 PAスキームは、DenseNetやMobileNetのような他のアーキテクチャにも一般化でき、ResNetと同様の近似能力を持つ。 コードと事前訓練されたモデルは一般公開される。

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