論文の概要: Atrial Fibrillation Detection Using Weight-Pruned, Log-Quantised Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07649v1
• Date: Tue, 14 Jun 2022 11:47:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 15:11:52.857040
• Title: Atrial Fibrillation Detection Using Weight-Pruned, Log-Quantised Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 重み付き対数量子畳み込みニューラルネットワークを用いた心房細動検出
• Authors: Xiu Qi Chang, Ann Feng Chew, Benjamin Chen Ming Choong, Shuhui Wang, Rui Han, Wang He, Li Xiaolin, Rajesh C. Panicker, Deepu John
• Abstract要約: 心電図信号から心房細動を検出する畳み込みニューラルネットワークモデルを開発した。 このモデルは、限られた可変長の入力データで訓練されているにもかかわらず、高い性能を示す。 最終モデルは91.1%のモデル圧縮比を達成し、高いモデル精度は91.7%、損失は1%未満であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.160063477248904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNN) are a promising tool in medical applications. However, the implementation of complex DNNs on battery-powered devices is challenging due to high energy costs for communication. In this work, a convolutional neural network model is developed for detecting atrial fibrillation from electrocardiogram (ECG) signals. The model demonstrates high performance despite being trained on limited, variable-length input data. Weight pruning and logarithmic quantisation are combined to introduce sparsity and reduce model size, which can be exploited for reduced data movement and lower computational complexity. The final model achieved a 91.1% model compression ratio while maintaining high model accuracy of 91.7% and less than 1% loss.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は医療応用において有望なツールである。 しかし、電池駆動デバイスにおける複雑なDNNの実装は、通信コストが高いため困難である。 本研究では,心電図(ECG)信号から心房細動を検出する畳み込みニューラルネットワークモデルを開発した。 このモデルは、限られた可変長の入力データで訓練されているにもかかわらず、高い性能を示す。 重プルーニングと対数量子化を組み合わせて、スパーシティを導入し、モデルサイズを削減し、データ移動の低減と計算複雑性の低減に活用することができる。 最終モデルは91.1%のモデル圧縮比を達成し、高いモデル精度は91.7%、損失は1%以下となった。

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