論文の概要: QIANets: Quantum-Integrated Adaptive Networks for Reduced Latency and Improved Inference Times in CNN Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10318v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 09:24:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 22:24:32.216535
• Title: QIANets: Quantum-Integrated Adaptive Networks for Reduced Latency and Improved Inference Times in CNN Models
• Title（参考訳）: QIANets: CNNモデルにおける遅延低減と推論時間改善のための量子集積型適応ネットワーク
• Authors: Zhumazhan Balapanov, Edward Magongo, Vanessa Matvei, Olivia Holmberg, Jonathan Pei, Kevin Zhu,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンタスクにおいて大きな進歩を遂げているが、その高い推論時間とレイテンシは現実の応用性を制限している。 従来のGoogLeNet、DenseNet、ResNet-18モデルアーキテクチャを再設計する新しいアプローチであるQIANetを紹介します。 実験の限界にもかかわらず, 提案手法を検証, 評価し, 推論時間の短縮を実証し, 有効精度の保存を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6663666678221376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) have made significant advances in computer vision tasks, yet their high inference times and latency often limit real-world applicability. While model compression techniques have gained popularity as solutions, they often overlook the critical balance between low latency and uncompromised accuracy. By harnessing quantum-inspired pruning, tensor decomposition, and annealing-based matrix factorization - three quantum-inspired concepts - we introduce QIANets: a novel approach of redesigning the traditional GoogLeNet, DenseNet, and ResNet-18 model architectures to process more parameters and computations whilst maintaining low inference times. Despite experimental limitations, the method was tested and evaluated, demonstrating reductions in inference times, along with effective accuracy preservations.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンタスクにおいて大きな進歩を遂げているが、その高い推論時間とレイテンシは実世界の適用性を制限していることが多い。 モデル圧縮技術はソリューションとして人気があるが、低レイテンシと非圧縮精度の致命的なバランスを見落としていることが多い。 QIANets: 従来のGoogLeNet、DenseNet、ResNet-18モデルアーキテクチャを再設計する新しいアプローチで、推論時間を維持しながら、より多くのパラメータと計算を処理する。 実験の限界にもかかわらず, 提案手法を検証, 評価し, 推論時間の短縮を実証し, 有効精度の保存を行った。

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