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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 155 - 160 (6page)
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Previous studies on image classification have mainly focused on the performance of the networks, not on real-time operation or model compression. We propose a Gaussian Deep Recurrent visual Attention Model (GDRAM) - a reinforcement learning based lightweight deep neural network for large scale image classification that outperforms the conventional CNN (Convolutional Neural Network) which uses the entire image as input. Highly inspired by the biological visual recognition process, our model mimics the stochastic location of the retina with Gaussian distribution. We evaluate the model on Large cluttered MNIST, Large CIFAR-10 and Large CIFAR-100 datasets which are resized to 128 in both width and height. The implementation of Gaussian RAM in PyTorch and its pretrained model are available at : https://github.com/dsshim0125/gaussian-ram
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. METHOD
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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