MnasNet: автоматизация поиска нейронной архитектуры на мобильных устройствах от Google

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Google разработали подход к выбору нейронной архитектуры, который позволяет достигать рекордной точности и скорости моделей на мобильных устройствах. Выбранные архитектуры работают в 1,5 раза быстрее, чем MobileNetV2, и в 2,4 раза быстрее, чем NASNet.

Разработка CNN для мобильных устройств — сложная задача, поскольку мобильные модели должны быть небольшими и быстрыми, но при этом точными. В блоге команда описывает автоматизированную систему MnasNet, которая анализирует нейронные архитектуры, используя обучение с подкреплением, учитывая ограничения в скорости на мобильных устройствах. Система исследует работу моделей на определённом смартфоне (в исследовании использован Google Pixel) и измеряет их реальную производительность, автоматически выбирая лучшую архитектуру.

В основе системы три компонента: контроллер RNN для обучения и моделирования архитектуры; тренер, для генерации и обучения моделей, и движок вывода, основанный на TensorFlow Lite, для измерения скорости работы модели на мобильном устройстве.

architecture MnasNet

Команда протестировала выбранные архитектуры на датасетах ImageNet и COCO. Модели работают в 1,5 раза быстрее, чем MobileNetV2, и в 2,4 раза быстрее, чем NASNet, который тоже использует автоматизированный поиск. На COCO нейросети достигли как «более высокой точности, так и более высокой скорости» в сравнении с MobileNet, и сопоставимой точности при  вычислительной мощности в 35 раз меньше по сравнению с моделью SSD300.

imagnet accuracy

Источник: neurohive.io



Поддержи проект ai-news рублем. Машины верят в тебя! >>



Комментарии: