贝叶斯优化提升1位CNN性能：资源受限环境下的深度视觉突破

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计算机视觉
PDF格式 | 1.08MB | 更新于2025-01-16 | 146 浏览量 | 0 下载量 举报
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"基于贝叶斯优化的1位CNN（BONN）研究专注于在资源受限环境下提升深度卷积神经网络（DCNN）的性能。随着DCNN在计算机视觉领域的显著成功，如图像分类和高级视觉任务中的卓越表现，其大规模计算需求和存储成本限制了其在嵌入式设备和智能手机等设备上的应用。1位CNN作为低精度解决方案，虽然能降低资源消耗，但性能通常逊色于全精度模型。 该研究提出了一种创新方法，即利用贝叶斯学习，这是一种处理复杂问题的有效策略。贝叶斯框架将全精度内核和特征的先验分布考虑进来，通过端到端的方式构建1位CNN，这是以往研究未涉及的新领域。作者引入了贝叶斯损失函数，不仅关注连续参数优化，还兼顾离散空间，通过结合多种损失函数来增强模型的效能。这种方法旨在实现重建误差最小化的后验分布，并在潜在参数（全精度参数）与量化误差之间建立有效联系。 实验结果显示，BONN在ImageNet和CIFAR数据集上展现了出色的分类性能，相较于最先进的1位CNN，它在保持低资源消耗的同时，实现了更高的性能。这一突破性工作对于推动低功耗、资源有限设备上的高效计算机视觉应用具有重要意义，展示了在约束条件下提升深度学习模型性能的可能路径。"

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