Accelerating Convolutional Neural Network Using Discrete Orthogonal Transforms
Notice bibliographique
Résumé
All experiments are implemented in Python, using the PyTorch and the Torch-DCT libraries under the Google Colab environment. The Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.00GHz and a Tesla V100-SXM2-16GB GPU were assignment to the Google Colab runtime when profiling the DOT models. It should be noted that the current stable version of the PyTorch library, version 1.8.1, offers only the implementation of the FFT algorithm. Therefore, the implementations of the Hartley and Cosine transforms, listed in Table 1, are not implemented using the same optimizations (algorithm and code wise) adopted in the FFT. We benchmark the DOT methods using the LENET-5 network shown in Figure 10. The ReLU activation function is adopted a non-linear operation across the entire architecture. In this network, the convolutional operations have a kernel of size K = 5. The convolution is of type “valid”, i.e., padding is not applied to the input. Hence the output size M of each layer is smaller than its input size N, that is M=N−K+1. The optimizers used in our experiments are Adam, SGD, SGD with Momentum of 0.9, and RMSProp with α = 0.99. The StepLR scheduler is used with a step size of 20 epochs and a γ = 0.5. We train our model for 40 epochs using a mini-batch of size 128 and a learning rate of 0.001. Five datasets are used in order to benchmark the proposed DOT methods. Among them, we have the MNIST dataset and some variants of the MNIST dataset such as EMNIST, KMNIST and Fashion-MNIST. Additionally, a more complex dataset, CIFAR-10 is also used in our benchmark.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».