El nuevo motor de procesamiento de datos hace que las redes neuronales profundas sean más inteligentes

“La normalización de características es un elemento importante en el entrenamiento de redes neuronales profundas y la atención a

funciones es igualmente importante para ayudarredes para resaltar qué características extraídas de los datos sin procesar son más importantes para completar las tareas”, explica Tianfu Wu, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática en NC State. “Pero en su mayoría fueron procesados ​​por separado. Descubrimos que combinarlos los hacía más eficientes y efectivos”.

Para probar su módulo AN,los investigadores lo han conectado a las cuatro arquitecturas de redes neuronales más utilizadas: ResNets, DenseNets, MobileNetsV2 y AOGNets. Luego probaron las redes con dos métricas estándar de la industria: prueba de clasificación ImageNet-1000 y prueba de detección de objetos y segmentación de instancias 2017 MS-COCO.

"Descubrimos que AN mejoró el rendimientopara las cuatro arquitecturas en ambas pruebas ”, dijo Wu. “Por ejemplo, la precisión Top-1 en ImageNet-1000 ha mejorado entre un 0,5% y un 2,7%. La precisión promedio (AP) aumentó al 1.8% para el cuadro delimitador y al 2.2% para la máscara semántica en MS-COCO. Otra ventaja de la AN es que facilita una mejor transferencia de aprendizaje entre diferentes dominios. Por ejemplo, desde la clasificación de imágenes en ImageNet hasta la detección de objetos y la segmentación semántica en MS-COCO. Esto se ilustra con la mejora del rendimiento en el índice de referencia MS-COCO, que se obtuvo ajustando las redes neuronales profundas previamente entrenadas por ImageNet en MS-COCO ".

"Hemos publicado el código fuente y esperamos que nuestro AN conduzca a un mejor diseño integrador para redes neuronales profundas", concluyen los científicos.

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