MorphNet ist eine Methode zur Lernalgorithmen-basierten Strukturierung von Deep Networks, die es ermöglicht, die Struktur eines neuronalen Netzwerks während des Trainings zu lernen. Die Methode basiert auf der kontinuierlichen Relaxation des Netzwerk-Struktur-Lernalgorithmus und induziert Aktivitäts-Sparsität durch die Hinzufügung von Regularisierungen, die den Verbrauch bestimmter Ressourcen wie FLOPs oder Modellgröße targeten.
MorphNet ist eine Methode, die es ermöglicht, die Struktur eines neuronalen Netzwerks während des Trainings zu lernen. Die Methode basiert auf der kontinuierlichen Relaxation des Netzwerk-Struktur-Lernalgorithmus und induziert Aktivitäts-Sparsität durch die Hinzufügung von Regularisierungen, die den Verbrauch bestimmter Ressourcen wie FLOPs oder Modellgröße targeten. Durch die Minimierung der Verlustfunktion, die aus der Summe des Trainingsverlusts und des Regularisierungsverlusts besteht, wird die Struktur des Netzwerks unter der Bedingung der Ressourcenbeschränkung optimiert.
MorphNet kann verwendet werden, um ein bestehendes neuronales Netzwerk zu verkleinern, um bestimmte Ressourcenbeschränkungen zu erfüllen. Dazu muss ein Regularisierer ausgewählt werden, der auf die Zielkosten (z.B. FLOPs, Latenz) abzielt. Der Regularisierer wird dann dem Trainingsverlust hinzugefügt und die Summe wird minimiert, um die Struktur des Netzwerks zu optimieren.
MorphNet bietet several Vorteile gegenüber anderen Methoden zur Strukturierung von neuronalen Netzwerken. Es ist skalierbar auf große Netzwerke, anpassbar an spezifische Ressourcenbeschränkungen und kann die Leistung des Netzwerks verbessern.
MorphNet wurde erstmals in einem Paper auf der CVPR 2018 vorgestellt. Seitdem wurde die Methode weiterentwickelt und verbessert, einschließlich der Einführung einer probabilistischen Methode zur Kanal-Regulierung namens FiGS.
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.