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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 67 - 70 (4page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.1.67
이용수
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딥러닝 기반의 치과 영상 분석 알고리즘은 높은 성능을 보여주는 대신에 연산 비용이 매우 크다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 sigmoid 기반 미분 게이트와 차분 진화 알고리즘의 연산자를 통해 딥러닝 네트워크 내 필터들을 가지치기하는 방법을 제안한다. 제안기법은 압축률 제어가 용이하며, 동시에 보다 많은 하위 네트워크를 탐색해 높은 압축률에서도 성능저하가 최소인 최적의 하위 네트워크를 찾을 수 있도록 한다. 이로 인해서 제안 기법을 통해 성능저하를 최소화 하면서 두부 계측점 검출 네트워크의 연산량(MACs)을 2.5%까지 압축할 수 있게 되었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
Jang, Eric, Shixiang Gu, and Ben Poole. “Categorical reparameterization with gumbel-softmax.” arXiv preprint arXiv:1611.01144, 2016.
Gao, Shangqian, et al. "Network pruning via performance maximization." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 9270-9280, 2021.
Wang, Jingdong, et al. "Deep high-resolution representation learning for visual recognition." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 43.10: 3349-3364, 2020.
Pant, Millie, et al. "Differential Evolution: A review of more than two decades of research." Engineering Applications of Artificial Intelligence 90: 103479, 2020.
Fernandes, Francisco Erivaldo, and Gary G. Yen. "Automatic searching and pruning of deep neural networks for medical imaging diagnostic." IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 32.12: 5664-5674, 2020.
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