論文の概要: A New Clustering-Based Technique for the Acceleration of Deep Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09095v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 18:22:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-22 00:24:42.726923
• Title: A New Clustering-Based Technique for the Acceleration of Deep Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 深部畳み込みネットワークの高速化のためのクラスタリングに基づく新しい手法
• Authors: Erion-Vasilis Pikoulis, Christos Mavrokefalidis, Aris S. Lalos
• Abstract要約: MCA(Model Compression and Acceleration)技術は、大規模な事前学習ネットワークをより小さなモデルに変換するために用いられる。 本稿では,採用したセントロイド/表現量を増やすクラスタリングに基づく手法を提案する。 これは、被雇用者に対して特別な構造を課すことによって達成され、これは、目の前の問題の特異性によって実現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7393821783237184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning and especially the use of Deep Neural Networks (DNNs) provides impressive results in various regression and classification tasks. However, to achieve these results, there is a high demand for computing and storing resources. This becomes problematic when, for instance, real-time, mobile applications are considered, in which the involved (embedded) devices have limited resources. A common way of addressing this problem is to transform the original large pre-trained networks into new smaller models, by utilizing Model Compression and Acceleration (MCA) techniques. Within the MCA framework, we propose a clustering-based approach that is able to increase the number of employed centroids/representatives, while at the same time, have an acceleration gain compared to conventional, $k$-means based approaches. This is achieved by imposing a special structure to the employed representatives, which is enabled by the particularities of the problem at hand. Moreover, the theoretical acceleration gains are presented and the key system hyper-parameters that affect that gain, are identified. Extensive evaluation studies carried out using various state-of-the-art DNN models trained in image classification, validate the superiority of the proposed method as compared for its use in MCA tasks.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング、特にDeep Neural Networks(DNN)の使用は、さまざまなレグレッションと分類タスクにおいて素晴らしい結果をもたらす。 しかし、これらの結果を達成するためには、リソースの計算と保存の需要が高い。 例えば、リアルタイムのモバイルアプリケーションを考えると、関連する(組み込まれた)デバイスにリソースが限られている場合、これは問題となる。 この問題に対処する一般的な方法は、モデル圧縮・加速(MCA)技術を利用して、元の大きな事前訓練ネットワークを新しい小さなモデルに変換することである。 MCAフレームワーク内では,従来の$k$-meansをベースとしたアプローチと比較して,採用したセントロイド/表現量を増やすことができるクラスタリングベースのアプローチを提案する。 これは、雇用された代表者に特別な構造を課すことで実現され、これは問題の特殊性によって実現される。 さらに、理論的な加速ゲインが提示され、そのゲインに影響を与えるキーシステムハイパーパラメータが同定される。 画像分類において訓練された様々な最先端DNNモデルを用いて大規模な評価を行い, MCAタスクに比較して提案手法の優位性を検証した。

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