論文の概要: Searching Similarity Measure for Binarized Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03325v1
• Date: Sun, 5 Jun 2022 06:53:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 15:38:25.771774
• Title: Searching Similarity Measure for Binarized Neural Networks
• Title（参考訳）: 二元化ニューラルネットワークの類似度探索
• Authors: Yanfei Li, Ang Li, Huimin Yu
• Abstract要約: バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、リソース制限されたデバイスにデプロイされる有望なモデルである。 BNNは難解な精度の劣化に悩まされ、様々な領域で適用が制限される。 遺伝的アルゴリズムに基づくBNN調整類似度尺度の自動探索手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.847148292246374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Being a promising model to be deployed in resource-limited devices, Binarized Neural Networks (BNNs) have drawn extensive attention from both academic and industry. However, comparing to the full-precision deep neural networks (DNNs), BNNs suffer from non-trivial accuracy degradation, limiting its applicability in various domains. This is partially because existing network components, such as the similarity measure, are specially designed for DNNs, and might be sub-optimal for BNNs. In this work, we focus on the key component of BNNs -- the similarity measure, which quantifies the distance between input feature maps and filters, and propose an automatic searching method, based on genetic algorithm, for BNN-tailored similarity measure. Evaluation results on Cifar10 and Cifar100 using ResNet, NIN and VGG show that most of the identified similarty measure can achieve considerable accuracy improvement (up to 3.39%) over the commonly-used cross-correlation approach.
• Abstract（参考訳）: リソース制限されたデバイスにデプロイされる有望なモデルであるBNN(Binarized Neural Networks)は、学術と産業の両方から広く注目を集めている。 しかし、完全精度のディープニューラルネットワーク(DNN)と比較すると、BNNは非自明な精度劣化に悩まされ、さまざまな領域で適用範囲が制限される。 これは、類似度尺度のような既存のネットワークコンポーネントが特別にDNN用に設計されており、BNNに準最適化されているためである。 本研究では,入力特徴マップとフィルタ間の距離を定量化する類似度尺度であるBNNの重要成分に着目し,遺伝的アルゴリズムに基づくBNN調整類似度尺度の自動探索手法を提案する。 ResNet、NIN、VGGを用いたCifar10およびCifar100の評価結果から、同定された類似度指標のほとんどは、一般的に使用される相互相関法よりも相当な精度(最大3.39%)を達成できることが示された。

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