論文の概要: FTBNN: Rethinking Non-linearity for 1-bit CNNs and Going Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09294v4
• Date: Wed, 30 Dec 2020 09:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 22:09:28.015573
• Title: FTBNN: Rethinking Non-linearity for 1-bit CNNs and Going Beyond
• Title（参考訳）: FTBNN: 1ビットCNNの非線形性を再考する
• Authors: Zhuo Su, Linpu Fang, Deke Guo, Dewen Hu, Matti Pietik\"ainen, Li Liu
• Abstract要約: 本稿では,二項化畳み込み過程が,その誤差を最小限に抑えるために線形性を増大させ,BNNの識別能力を損なうことを示す。 我々は、その矛盾を修正するために、適切な非線形モジュールを再検討し、調整することで、最先端のパフォーマンスを実現する強力なベースラインに繋がる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.5996182207431
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Binary neural networks (BNNs), where both weights and activations are binarized into 1 bit, have been widely studied in recent years due to its great benefit of highly accelerated computation and substantially reduced memory footprint that appeal to the development of resource constrained devices. In contrast to previous methods tending to reduce the quantization error for training BNN structures, we argue that the binarized convolution process owns an increasing linearity towards the target of minimizing such error, which in turn hampers BNN's discriminative ability. In this paper, we re-investigate and tune proper non-linear modules to fix that contradiction, leading to a strong baseline which achieves state-of-the-art performance on the large-scale ImageNet dataset in terms of accuracy and training efficiency. To go further, we find that the proposed BNN model still has much potential to be compressed by making a better use of the efficient binary operations, without losing accuracy. In addition, the limited capacity of the BNN model can also be increased with the help of group execution. Based on these insights, we are able to improve the baseline with an additional 4~5% top-1 accuracy gain even with less computational cost. Our code will be made public at https://github.com/zhuogege1943/ftbnn.
• Abstract（参考訳）: 重みとアクティベーションの両方を1ビットにバイナライズするバイナリニューラルネットワーク(BNN)は、高度に高速化された計算とリソース制約されたデバイスの開発に訴えるメモリフットプリントの大幅な削減により、近年広く研究されている。 BNN構造を訓練するための量子化誤差を低減する従来の手法とは対照的に、二項化畳み込み過程はそのような誤差を最小化するターゲットに対して線形性を増大させ、それによってBNNの識別能力を損なう。 本稿では,その矛盾を解消するために,適切な非線形モジュールを再検討し,チューニングし,精度とトレーニング効率の観点から大規模イメージネットデータセットの最先端性能を実現する強力なベースラインを実現する。 さらに,提案するbnnモデルは,精度を損なうことなく,効率的なバイナリ操作をより有効に利用することにより,圧縮される可能性も高いことが判明した。 さらに、グループ実行の助けを借りて、BNNモデルの限られた容量を増やすこともできる。 これらの知見に基づいて,計算コストが低い場合でも,4～5%の精度でベースラインを改善することができる。 コードはhttps://github.com/zhuogege1943/ftbnn.com/で公開します。

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