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http://hdl.handle.net/10071/26522
Autoria: | Susskind, Z. Bacellar, A. T. L. Arora, A. Villon, L. A. Q. Mendanha, R. Araújo, L. S. de. Dutra, D. L. C. Lima, P. M. V. França, F. M. G. Miranda, I. D. S. Breternitz Jr., M. John, L. K. |
Data: | 2022 |
Título próprio: | Pruning weightless neural networks |
Título e volume do livro: | ESANN 2022 proceedings |
Paginação: | 37 - 42 |
Título do evento: | 30th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning |
Referência bibliográfica: | Susskind, Z., Bacellar, A. T. L., Arora, A., Villon, L. A. Q., Mendanha, R., Araújo, L. S. de., Dutra, D. L. C., Lima, P. M. V., França, F. M. G., Miranda, I. D. S., Breternitz Jr., M., & John, L. K. (2022). Pruning weightless neural networks. In ESANN 2022 proceedings (pp. 37-42). https://doi.org/10.14428/esann/2022.ES2022-55 |
ISBN: | 978287587084-1 |
DOI (Digital Object Identifier): | 10.14428/esann/2022.ES2022-55 |
Resumo: | Weightless neural networks (WNNs) are a type of machine learning model which perform prediction using lookup tables (LUTs) instead of arithmetic operations. Recent advancements in WNNs have reduced model sizes and improved accuracies, reducing the gap in accuracy with deep neural networks (DNNs). Modern DNNs leverage “pruning” techniques to reduce model size, but this has not previously been explored for WNNs. We propose a WNN pruning strategy based on identifying and culling the LUTs which contribute least to overall model accuracy. We demonstrate an average 40% reduction in model size with at most 1% reduction in accuracy. |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | ISTAR-CRI - Comunicações a conferências internacionais |
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Ficheiro | Tamanho | Formato | |
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