@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218529,
 author = {藤川, 拓磨 and 丸山, 稔 and 宮尾, 秀俊 and Takuma, Fujikawa and Minoru, Maruyama and Hidetoshi, Miyao},
 issue = {6},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Jun},
 note = {画像識別モデルをエッジデバイスで動作させるためには,演算時間やメモリ量の削減が課題となる.このため,モデル圧縮手法が注目されている.AMCは自動でモデル圧縮を行う手法である.ただし,従来のAMCは削除のみを考慮していた.このとき,チャンネル単位で圧縮されたパラメータを再接続することで,モデル圧縮における精度の低下を抑制することが期待できる.そこで本論文では,AMCに対し,再接続を含めた探索を行うように拡張することで,強化学習ベースの圧縮手法における再接続の有効性を検証する.実験ではImageNet上のMobileNetを対象とした圧縮を行い手法の有効性を示す., CNN has been successfully applied to many vision tasks such as image classification. In order to run the CNN model on edge devices, it is often required to compress the model. To overcome the difficulties associated with the hand-crafted model compression, automated techniques has been studied. AMC is the reinforcement-learning based automated method, which can provide compression policy. To derive the policy, AMC only considers dropping the connections. In this paper we show AMC can be improved by considering not only dropping but also growing operations. We show effectiveness of our method by compressing MobileNet on the ImageNet-2012 dataset.},
 pages = {1309--1314},
 title = {画像識別CNNモデルのAMCによる圧縮における再接続の有効性検証},
 volume = {63},
 year = {2022}
}