Recently, adaptive inference is gaining increasing attention due to its high computational efficiency. Different from existing works, which mainly exploit architecture redundancy for adaptive network design, in this paper, we focus on spatial redundancy of input samples, and propose a novel Resolution Adaptive Network (RANet). Our motivation is that low-resolution representations can be sufficient for classifying "easy" samples containing canonical objects, while high-resolution features are curial for recognizing some "hard" ones. In RANet, input images are first routed to a lightweight sub-network that efficiently extracts coarse feature maps, and samples with high confident predictions will exit early from the sub-network. The high-resolution paths are only activated for those "hard" samples whose previous predictions are unreliable. By adaptively processing the features in varying resolutions, the proposed RANet can significantly improve its computational efficiency. Experiments on three classification benchmark tasks (CIFAR-10, CIFAR-100 and ImageNet) demonstrate the effectiveness of the proposed model in both anytime prediction setting and budgeted batch classification setting.


翻译:最近,适应性推论因其高计算效率而日益受到越来越多的关注。与现有工程不同,这些工程主要利用建筑冗余进行适应性网络设计,在本文件中,我们侧重于输入样本的空间冗余,并提出一个新的分辨率适应网络(RANet ) 。 我们的动机是,低分辨率的表示方式可以足以对含有罐头物体的“容易”样品进行分类,而高分辨率的特征对于识别某些“硬”样品来说是难得的。在RANet中,输入图像首先被引导到一个轻量的子网络,该小网络能够有效地提取粗糙的地物图,而具有高度自信预测的样品将尽早从子网络中退出。高分辨率路径只为那些先前预测不可靠的“硬”样品启动。通过适应性处理不同决议中的特征,拟议的RANet可以大大提高其计算效率。关于三个分类基准任务(CIFAR-10、CIFAR-100和图像网)的实验表明拟议的模型在及时预测设置和编入预算的批次分类设置方面的有效性。

5
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
已删除
Arxiv
31+阅读 · 2020年3月23日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Arxiv
7+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
3+阅读 · 2017年10月1日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员