Pengenalan kepada SqueezeNet dan ciri-cirinya

SqueezeNet ialah algoritma kecil dan tepat yang memberikan keseimbangan yang baik antara ketepatan tinggi dan kerumitan rendah, menjadikannya sesuai untuk sistem mudah alih dan terbenam dengan sumber terhad.

Pada tahun 2016, penyelidik dari DeepScale, University of California, Berkeley, dan Stanford University mencadangkan rangkaian neural convolutional (CNN)-SqueezeNet yang padat dan cekap. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, penyelidik telah membuat beberapa penambahbaikan pada SqueezeNet, termasuk SqueezeNet v1.1 dan SqueezeNet v2.0. Penambahbaikan dalam kedua-dua versi bukan sahaja meningkatkan ketepatan tetapi juga mengurangkan kos pengiraan. SqueezeNet v1.1 meningkatkan ketepatan sebanyak 1.4% pada dataset ImageNet, manakala SqueezeNet v2.0 meningkatkan ketepatan sebanyak 1.8%. Pada masa yang sama, bilangan parameter dalam kedua-dua versi ini dikurangkan sebanyak 2.4 kali. Ini bermakna SqueezeNet boleh mengurangkan kerumitan model dan keperluan sumber pengiraan sambil mengekalkan ketepatan yang tinggi. Disebabkan oleh reka bentuk padat dan operasi yang cekap SqueezeNet, ia mempunyai kelebihan besar dalam senario dengan sumber pengkomputeran yang terhad. Ini menjadikan SqueezeNet sesuai untuk menerapkan pembelajaran mendalam dalam peranti tepi dan sistem terbenam. Melalui penambahbaikan dan pengoptimuman berterusan, SqueezeNet menyediakan penyelesaian yang boleh dilaksanakan untuk pengelasan imej yang cekap dan tugas pengesanan objek.

SqueezeNet menggunakan modul kebakaran, jenis lapisan konvolusi khas yang menggabungkan penapis 1x1 dan 3x3, dengan berkesan mengurangkan bilangan parameter sambil mengekalkan ketepatan yang tinggi, menjadikannya sesuai untuk peranti yang dikekang sumber. Ia mampu mencapai hasil yang sangat tepat menggunakan hanya sebahagian kecil daripada sumber pengiraan yang diperlukan oleh CNN lain.

Kelebihan utama SqueezeNet ialah ia mencapai keseimbangan antara ketepatan dan sumber pengiraan. Berbanding dengan AlexNet, bilangan parameter SqueezeNet dikurangkan sebanyak 50 kali, dan keperluan operasi titik terapung sesaat (FLOPS) dikurangkan sebanyak 10 kali. Oleh itu, ia dapat dijalankan pada peranti edge dengan sumber pengkomputeran terhad, seperti telefon mudah alih dan peranti IoT. Kecekapan ini menjadikan SqueezeNet sesuai untuk pembelajaran mendalam dalam persekitaran yang terhad sumber.

SqueezeNet menggunakan kaedah yang dipanggil channel squeezing, yang merupakan salah satu inovasi utama teknologi ini. Dengan mengurangkan bilangan saluran dalam lapisan konvolusi model, SqueezeNet mengurangkan kos pengiraan rangkaian sambil mengekalkan ketepatan. Sebagai tambahan kepada kaedah lain seperti modul kebakaran dan pemampatan dalam, SqueezeNet juga menggunakan pemampatan saluran untuk meningkatkan kecekapan. Kaedah ini boleh mengurangkan bilangan parameter model dengan mengalih keluar saluran berlebihan, dengan itu mengurangkan jumlah pengiraan dan meningkatkan kelajuan larian model. Kaedah pemerasan saluran ini berkesan mengurangkan kos pengiraan rangkaian sambil mengekalkan ketepatan model, menjadikan SqueezeNet model rangkaian saraf yang ringan dan cekap.

SqueezeNet, tidak seperti CNN tradisional, tidak memerlukan banyak kuasa pengkomputeran dan boleh digunakan dengan pengekstrak ciri dalam saluran paip pembelajaran mesin yang lain. Ini membolehkan model lain mendapat manfaat daripada ciri yang dipelajari oleh SqueezeNet, menghasilkan prestasi yang lebih tinggi pada peranti mudah alih.

SqueezeNet diiktiraf untuk inovasi seni bina dan peningkatan prestasi yang terbukti, dan telah diterima pakai secara meluas oleh seni bina CNN yang lain.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada SqueezeNet dan ciri-cirinya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!