論文の概要: LB-CNN: An Open Source Framework for Fast Training of Light Binary Convolutional Neural Networks using Chainer and Cupy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15350v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 09:40:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:31:57.882717
• Title: LB-CNN: An Open Source Framework for Fast Training of Light Binary Convolutional Neural Networks using Chainer and Cupy
• Title（参考訳）: LB-CNN:チェインとキューピーを用いた軽二元畳み込みニューラルネットワークの高速トレーニングのためのオープンソースフレームワーク
• Authors: Radu Dogaru, Ioana Dogaru
• Abstract要約: コンパクトLB-CNNの最適化フレームワークを導入し,その有効性を評価する。 最適化されたモデルは標準化された.h5形式で保存され、特殊なツールへの入力として使用することができる。 顔認識問題に対して、注意深く最適化されたLB-CNNモデルは、最大100%の精度を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Light binary convolutional neural networks (LB-CNN) are particularly useful when implemented in low-energy computing platforms as required in many industrial applications. Herein, a framework for optimizing compact LB-CNN is introduced and its effectiveness is evaluated. The framework is freely available and may run on free-access cloud platforms, thus requiring no major investments. The optimized model is saved in the standardized .h5 format and can be used as input to specialized tools for further deployment into specific technologies, thus enabling the rapid development of various intelligent image sensors. The main ingredient in accelerating the optimization of our model, particularly the selection of binary convolution kernels, is the Chainer/Cupy machine learning library offering significant speed-ups for training the output layer as an extreme-learning machine. Additional training of the output layer using Keras/Tensorflow is included, as it allows an increase in accuracy. Results for widely used datasets including MNIST, GTSRB, ORL, VGG show very good compromise between accuracy and complexity. Particularly, for face recognition problems a carefully optimized LB-CNN model provides up to 100% accuracies. Such TinyML solutions are well suited for industrial applications requiring image recognition with low energy consumption.
• Abstract（参考訳）: 軽量バイナリ畳み込みニューラルネットワーク(LB-CNN)は、多くの産業アプリケーションで必要とされる低エネルギーのコンピューティングプラットフォームで実装する場合、特に有用である。 本稿では,コンパクトLB-CNNの最適化フレームワークを導入し,その有効性を評価する。 このフレームワークは無償で利用可能であり、フリーアクセスのクラウドプラットフォームで動作する可能性がある。 最適化されたモデルは標準化された.h5形式で保存され、特定の技術へのさらなる展開のための特別なツールへの入力として使用できる。 モデル最適化,特にバイナリ畳み込みカーネルの選択を高速化する主な要素は,出力層を極端な学習機械として訓練するための大幅な高速化を提供するChainer/Cupy機械学習ライブラリである。 Keras/Tensorflowを使った出力層の追加トレーニングは、精度の向上を可能にするため含まれる。 MNIST, GTSRB, ORL, VGGなど, 広く使用されているデータセットの結果は, 精度と複雑性の間に非常に良い妥協点を示す。 特に顔認識問題では、慎重に最適化されたlb-cnnモデルが最大100%の精度を提供する。 このようなTinyMLソリューションは、低消費電力の画像認識を必要とする産業用途に適している。

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