如何評價MorphNet

時間 2021-05-30 12:14:27

1樓:

MorphNet 將現有神經網路作為輸入,為新問題生成規模更小、速度更快、效能更好的新神經網路。研究人員已經運用該方法解決大規模問題,設計出規模更小、準確率更高的產品服務網路。目前,MorphNet 的 TensoreFlow 實現已開源,大家可以利用該方法更高效地建立自己的模型。

MorphNet 通過收縮和擴充套件階段的迴圈來優化神經網路。在收縮階段,MorphNet 通過稀疏性正則化項(sparsifying regularizer)識別出效率低的神經元,並將它們從網路中去除,因而該網路的總損失函式包含每一神經元的成本。但是對於所有神經元,MorphNet 沒有採用統一的成本度量,而是計算神經元相對於目標資源的成本。

隨著訓練的繼續進行,優化器在計算梯度時是了解資源成本資訊的,從而得知哪些神經元的資源效率高,哪些神經元可以去除。

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