論文の概要: Greedy Network Enlarging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00177v1
• Date: Sat, 31 Jul 2021 08:36:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 15:38:21.465034
• Title: Greedy Network Enlarging
• Title（参考訳）: Greedy Networkが拡大
• Authors: Chuanjian Liu, Kai Han, An Xiao, Yiping Deng, Wei Zhang, Chunjing Xu, Yunhe Wang
• Abstract要約: 本稿では,計算のリアルタイム化に基づくグリーディ・ネットワーク拡大手法を提案する。 異なる段階の計算をステップバイステップで修正することで、拡張されたネットワークはMACの最適な割り当てと利用を提供する。 GhostNetへの我々の手法の適用により、最先端の80.9%と84.3%のImageNet Top-1アキュラシーを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.319011626986004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies on deep convolutional neural networks present a simple paradigm of architecture design, i.e., models with more MACs typically achieve better accuracy, such as EfficientNet and RegNet. These works try to enlarge all the stages in the model with one unified rule by sampling and statistical methods. However, we observe that some network architectures have similar MACs and accuracies, but their allocations on computations for different stages are quite different. In this paper, we propose to enlarge the capacity of CNN models by improving their width, depth and resolution on stage level. Under the assumption that the top-performing smaller CNNs are a proper subcomponent of the top-performing larger CNNs, we propose an greedy network enlarging method based on the reallocation of computations. With step-by-step modifying the computations on different stages, the enlarged network will be equipped with optimal allocation and utilization of MACs. On EfficientNet, our method consistently outperforms the performance of the original scaling method. In particular, with application of our method on GhostNet, we achieve state-of-the-art 80.9% and 84.3% ImageNet top-1 accuracies under the setting of 600M and 4.4B MACs, respectively.
• Abstract（参考訳）: 近年の深層畳み込みニューラルネットワークの研究は、アーキテクチャ設計の単純なパラダイム、すなわち、よりMACの多いモデルが、EfficientNetやRegNetのようなより精度の高いモデルを提示している。 これらの研究は、サンプリングと統計的手法により1つの統一規則でモデルのすべての段階を拡大しようとする。 しかし、いくつかのネットワークアーキテクチャはMACやアキュラシーに類似しているが、異なる段階の計算に対するアロケーションは、かなり異なる。 本稿では,ステージレベルの幅,深さ,解像度を改良し,CNNモデルの容量を拡大することを提案する。 最上位のCNNが上位のCNNの適切なサブコンポーネントであるという仮定の下で,計算のリアルタイム化に基づく強欲なネットワーク拡大手法を提案する。 異なる段階の計算をステップバイステップで修正することで、拡張されたネットワークはMACの最適な割り当てと利用を提供する。 EfficientNetでは,本手法が元のスケーリング手法の性能を一貫して上回っている。 特に,本手法をGhostNetに適用することにより,600Mと4.4BのMACで,最先端の80.9%と84.3%のImageNet Top-1アキュラシーを実現する。

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