Нейро-мережева система класифікації із конфігурацією після навчання

Abstract

Велика кількість практичних задач комп’ютерного зору потребують ефективного вирішення задачі класифікації зображень. Останніми роками найвищу якість класифікації демонструють згорткові нейронні мережі. Однак, такі мережі є обчислювально складними. Це є суттєвою проблемою на клієнтських пристроях (комп’ютерах, ноутбуках, мобільних телефонах), де обчислювальні можливості пристрою обмежені. Більш того, обчислювальні можливості комп’ютерів та смартфонів, бюджетних та коштовних гаджетів відрізняються на порядок [1]. Це шкодить більш широкому впровадженню нейронних мереж, адже в такому випадку одна нейронна мережа не може ефективно виконуватись на всіх категоріях вище перелічених пристроїв. Для вирішення зазначеної проблеми ми пропонуємо адаптивну після навчання мобільну нейронну мережу [2], яку можна навчити один раз, а після цього конфігурувати, змінюючи швидкість її виконання. Це дозволяє динамічно адаптувати швидкість та якість мережі в залежності від потреби користувача.