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#745
summarized by : Ryota Nishijima
どんな論文か?
DNNのモデルを軽量化する枠組みの1つに重みなどの各種演算を2値化するbinary neural networks(BNN)がある。これによってモデルの容量や計算速度を劇的に軽量化させることができるが、DNNモデルと比較して精度の悪化が大きく実用的ではなかった。そこでBNNの性能を解析し、精度を向上させることを目的とする。
新規性
本研究では精度を高める手法としてensembleを用いたBENNを提案し、その性能(ロバスト性、バイアスーバリアンスなど)を調査した。
結果
AlexNet, Resnet-18をBENN構造にしてImagenetにおける精度の比較を行い、単一のBNNより高い精度を得ることができた。またBENN、BNNの性能について調査を行った。
その他(なぜ通ったか?等)
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