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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

The Multi-Lane Capsule Network

Texto completo
Autor(es):
do Rosario, Vanderson Martins [1] ; Borin, Edson [1] ; Breternitz, Jr., Mauricio [2, 3, 4]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Inst Comp, BR-13083970 Campinas, SP - Brazil
[2] Lisbon Univ, ISTAR IUL Lab, Inst ISCTE IUL, P-1649026 Lisbon - Portugal
[3] IST, P-1649026 Lisbon - Portugal
[4] INESC ID, P-1649026 Lisbon - Portugal
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS; v. 26, n. 7, p. 1006-1010, JUL 2019.
Citações Web of Science: 0
Resumo

We introduce multi-lane capsule networks (MLCN), which are a separable and resource efficient organization of capsule networks (CapsNet) that allows parallel processing while achieving high accuracy at reduced cost. A MLCN is composed of a number of (distinct) parallel lanes, each contributing to a dimension of the result, trained using the routing-by-agreement organization of CapsNet. Our results indicate similar accuracy with a much-reduced cost in number of parameters for the Fashion-MNIST and Cifar10 datasets. They also indicate that the MLCN outperforms the original CapsNet when using a proposed novel configuration for the lanes. MLCN also has faster training and inference times, being more than two-fold faster than the original CapsNet in a same accelerator. (AU)

Processo FAPESP: 13/08293-7 - CECC - Centro de Engenharia e Ciências Computacionais
Beneficiário:Munir Salomao Skaf
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs