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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.8 No.4
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 41 - 45 (5page)
- DOI
- 10.15323/techart.2021.11.8.4.41
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Recent advancements in deep learning has improved the performance of various visual tasks; however, the inference of deep learning models requires large computations, where expensive GPUs are essential. In this study, we propose a novel scheme to compress the computation and storage memories of deep learning models, even without the supervision of the testing environment. To obtain general robustness across various domains, the proposed algorithm trains the deep learning model using two novel mechanisms: block removal and block recycling. In addition, the trained network can robustly function even after compression. We validated the classification performance of the proposed algorithm using CIFAR10. The obtained results proved impressive performance of the presented algorithm with reasonable compression rates.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Training Framework
3. Testing Framework
4. Experimental work
5. Conclusion
References
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