Статья: Поперечнослойное разделение искусственных нейронных сетей для классификации изображений (2024)

Читать онлайн

В статье рассматриваются задачи модульного обучения искусственных нейронных сетей, а также исследуются возможности частичного использования модулей в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Предлагаемый метод основывается на свойствах
вейвлет-преобразования по разделению информации на высокочастотную и низкочастотную части. Используя наработки по вейвлет-преобразованию на основе сверточного слоя, авторы осуществляют поперечнослойное разделение сети на модули для дальнейшего частичного использования их на устройствах с малой вычислительной мощностью. Теоретическое обоснование такого подхода в статье подкрепляется экспериментальным разделением базы MNIST на 2 и 4 модуля и их последовательным использованием с замером точности и производительности. Выигрыш в производительности составил 2 и более раза при использовании отдельных модулей. Также с помощью AlexNet-подобной сети с использованием набора данных GTSRB проверены предложенные теоретические положения, при этом выигрыш производительности одного модуля составил 33 % без потери точности.

Ключевые фразы: вейвлет-преобразование, искусственные нейронные сети, сверточный слой, ортогональные преобразования, модульное обучение, оптимизация нейронных сетей.
Автор (ы): Вершков Николай Анатольевич (Vershkov N. A.), Бабенко Михаил Григорьевич (Babenko M. G.), Кучукова Наталья Николаевна (Kuchukova N. N.), Кучуков Виктор Андреевич (Kuchukov V. A.), Кучеров Николай Николаевич (Kucherov N. N.)
Журнал: КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.8. Искусственный интеллект
ГРНТИ
28.23.15. Распознавание образов. Обработка изображений
Префикс DOI
10.18287/2412-6179-CO-1278.
Для цитирования:
ВЕРШКОВ Н. А., БАБЕНКО М. Г., КУЧУКОВА Н. Н., КУЧУКОВ В. А., КУЧЕРОВ Н. Н. ПОПЕРЕЧНОСЛОЙНОЕ РАЗДЕЛЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ // КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА. 2024. ТОМ 48 N 2 МАРТ-АПРЕЛЬ
Текстовый фрагмент статьи