Otimizando Parâmetros de uma DenseNet: através do controle de geração de mapas de características

Cristiano Roberto Siebert

2022年8月 · Editora Dialética

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As Redes Neurais Convolucionais, ou CNN, sofrem ainda com a grande necessidade de poder computacional para sua utilização, restringindo seu uso em plataformas variadas. Para isso foi desenvolvido um método de otimização feito para a DenseNet, uma CNN que tem como característica ser completamente conectada em todas as suas camadas. A técnica consiste em controlar a geração dos mapas de características em relação ao momento de extração de características da rede, objetivando a redução do tamanho de ocupação de espaço da rede e do tempo de treinamento com o mínimo de perda na acurácia. Esse controle se dá reduzindo de maneira progressiva o número de mapas de característica através da adição de um novo parâmetro chamado de controle de decréscimo (Decrease Control), que controlará quantos mapas de característica cada mapa deverá extrair.