論文の概要: High-Level Parallelism and Nested Features for Dynamic Inference Cost and Top-Down Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05128v3
• Date: Wed, 20 Nov 2024 09:13:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:46.134508
• Title: High-Level Parallelism and Nested Features for Dynamic Inference Cost and Top-Down Attention
• Title（参考訳）: 動的推論コストとトップダウン注意のための高レベル並列性とネスト特徴
• Authors: André Peter Kelm, Niels Hannemann, Bruno Heberle, Lucas Schmidt, Tim Rolff, Christian Wilms, Ehsan Yaghoubi, Simone Frintrop,
• Abstract要約: 本稿では,動的推論コストとトップダウンアテンション機構をシームレスに統合する新しいネットワークトポロジーを提案する。 人間の知覚からインスピレーションを得るため、汎用的な低レベル特徴の逐次処理と並列性と高レベルの特徴のネスト処理を組み合わせる。 動的推論コストの面では、我々の方法論は最大7,3.48,%のパラメータと84.41,%のギガ乗算累積(GMAC)演算を除外することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.051316555028782
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel network topology that seamlessly integrates dynamic inference cost with a top-down attention mechanism, addressing two significant gaps in traditional deep learning models. Drawing inspiration from human perception, we combine sequential processing of generic low-level features with parallelism and nesting of high-level features. This design not only reflects a finding from recent neuroscience research regarding - spatially and contextually distinct neural activations - in human cortex, but also introduces a novel "cutout" technique: the ability to selectively activate %segments of the network for task-relevant only network segments of task-relevant categories to optimize inference cost and eliminate the need for re-training. We believe this paves the way for future network designs that are lightweight and adaptable, making them suitable for a wide range of applications, from compact edge devices to large-scale clouds. Our proposed topology also comes with a built-in top-down attention mechanism, which allows processing to be directly influenced by either enhancing or inhibiting category-specific high-level features, drawing parallels to the selective attention mechanism observed in human cognition. Using targeted external signals, we experimentally enhanced predictions across all tested models. In terms of dynamic inference cost our methodology can achieve an exclusion of up to $73.48\,\%$ of parameters and $84.41\,\%$ fewer giga-multiply-accumulate (GMAC) operations, analysis against comparative baselines show an average reduction of $40\,\%$ in parameters and $8\,\%$ in GMACs across the cases we evaluated.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のディープラーニングモデルにおける2つの重要なギャップに対処するため,動的推論コストとトップダウンアテンション機構をシームレスに統合する新しいネットワークトポロジを提案する。 人間の知覚からインスピレーションを得るため、汎用的な低レベル特徴の逐次処理と並列性と高レベルの特徴のネスト処理を組み合わせる。 このデザインは、ヒト大脳皮質における空間的および文脈的に異なる神経活動に関する最近の神経科学研究の発見を反映しているだけでなく、新しい「カットアウト」技術も導入している。 これは、軽量で適応可能な将来のネットワーク設計の道を開くもので、コンパクトなエッジデバイスから大規模クラウドに至るまで、幅広いアプリケーションに適していると考えています。 提案するトポロジにはトップダウンアテンション機構が組み込まれており,その処理はカテゴリー固有のハイレベル特徴の強化や抑制によって直接的に影響され,人間の認知に観察される選択的アテンション機構に類似している。 対象とする外部信号を用いて,テスト対象モデル全体の予測を実験的に拡張した。 動的推論コストの面では、我々の方法論は、パラメータの最大73.48\,\%$と84.41\,\%$より少ないギガ乗算累積(GMAC)演算を除外することができる。

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