סקירה זו היא חלק מפינה קבועה של סקירת מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, בהם מוצגת בעברית גרסה פשוטה וברורה של מאמרים נבחרים. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסוכמו, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.

לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקור מאמר שאני שותף בכתיבה שלו, יחד עם שותפים מ-SIRC – Samsung Israel R&D Center:

Layer Folding: Neural Network Depth Reduction using Activation Linearization

מאת: Amir Ben Dror, Niv Zehngut, Avraham Raviv, Evgeny Artyomov, Ran Vitek, Roy Jevnisek.

פינת הסוקר:

    המלצת קריאה: מומלץ מאוד לכל מי שמתעסק ברשתות נוירונים מיועדות למכשירי קצה (מובייל, IoT וכדו').

    בהירות כתיבה: גבוהה.

    רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: נדרשת היכרות בסיסית עם רשתות קונבלוציה. המאמר קל להבנה וכמעט לא מכיל נוסחאות מתמטיות.

    יישומים פרקטיים אפשריים: יצירת רשתות פחות עמוקות המקנות שיפור ב-inference time וצריכת סוללה כמעט ללא פגיעה בדיוק הרשתות.

פרטי מאמר:

    לינק למאמר: זמין כאן

    לינק לקוד: זמין כאן (PyTorch)

    פורסם בתאריך: 17.06.21, בארקיב

רקע ותמצית המאמר: לכתבה המלאה >>