論文の概要: Quantization Effects on Neural Networks Perception: How would quantization change the perceptual field of vision models?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09939v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 00:43:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 20:56:05.862504
- Title: Quantization Effects on Neural Networks Perception: How would quantization change the perceptual field of vision models?
- Title（参考訳）: 量子化がニューラルネットワークの知覚に与える影響:視覚モデルの知覚場をどのように変えるか?
- Authors: Mohamed Amine Kerkouri, Marouane Tliba, Aladine Chetouani, Alessandro Bruno,
- Abstract要約: 本研究では,視覚モデルの知覚領域における空間認識能力に量子化がどう影響するかを検討する。
この結果から,異なるアーキテクチャの量子化に対する感度の相違が明らかになった。
この研究の主な貢献は、ニューラルネットワークの量子化に対する理解を深めることにあります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.04565928175536
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Neural network quantization is an essential technique for deploying models on resource-constrained devices. However, its impact on model perceptual fields, particularly regarding class activation maps (CAMs), remains a significant area of investigation. In this study, we explore how quantization alters the spatial recognition ability of the perceptual field of vision models, shedding light on the alignment between CAMs and visual saliency maps across various architectures. Leveraging a dataset of 10,000 images from ImageNet, we rigorously evaluate six diverse foundational CNNs: VGG16, ResNet50, EfficientNet, MobileNet, SqueezeNet, and DenseNet. We uncover nuanced changes in CAMs and their alignment with human visual saliency maps through systematic quantization techniques applied to these models. Our findings reveal the varying sensitivities of different architectures to quantization and underscore its implications for real-world applications in terms of model performance and interpretability. The primary contribution of this work revolves around deepening our understanding of neural network quantization, providing insights crucial for deploying efficient and interpretable models in practical settings.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの量子化は、リソース制約のあるデバイスにモデルをデプロイするための重要な技術である。
しかし、特にクラスアクティベーションマップ(CAM)に関するモデル知覚領域への影響は、依然として重要な研究領域である。
本研究では,視覚モデルの知覚領域における空間認識能力の定量化について検討し,CAMと様々なアーキテクチャを横断する視覚塩分マップのアライメントに光を当てた。
ImageNetから1万の画像のデータセットを活用し、VGG16、ResNet50、EfficientNet、MobileNet、SqueezeNet、DenseNetの6つの多様な基盤CNNを厳格に評価した。
これらのモデルに適用した体系的量子化手法により,CAMの微妙な変化と人間の視覚的サリエンシマップとの整合性を明らかにする。
本研究は, 各種アーキテクチャの量子化と, モデル性能と解釈可能性の両面から, 実世界の応用への意義を明らかにするものである。
この研究の主な貢献は、ニューラルネットワークの量子化に対する理解を深めることに集中し、実用的な環境で効率的で解釈可能なモデルをデプロイする上で重要な洞察を提供する。
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