#447
summarized by : takumuikeya
Fully Learnable Group Convolution for Acceleration of Deep Neural Networks

どんな論文か?

DNNの計算コストを減らし高速化を行うために埋め込み可能なモジュールとしてFLGCを提案した.
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新規性

既存のpre-definedな手法やtwo-stepな手法やiterativeな高速化手法と違い,end-to-endのネットワークのすべてのlossにより,学習時に自動的にグループ構造を学習することができる.

結果

Single CPUにおけるResNet50と比較して5倍高速化できた.

その他(なぜ通ったか?等)