Research and Verification of Convolutional Neural Network Lightweight in BCI
المؤلفون المشاركون
Xu, Shipu
Li, Runlong
Wang, Yunsheng
Liu, Yong
Hu, Wenwen
Wu, Yingjing
Zhang, Chenxi
Liu, Chang
Ma, Chao
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the increasing of depth and complexity of the convolutional neural network, parameter dimensionality and volume of computing have greatly restricted its applications.
Based on the SqueezeNet network structure, this study introduces a block convolution and uses channel shuffle between blocks to alleviate the information jam.
The method is aimed at reducing the dimensionality of parameters of in an original network structure and improving the efficiency of network operation.
The verification performance of the ORL dataset shows that the classification accuracy and convergence efficiency are not reduced or even slightly improved when the network parameters are reduced, which supports the validity of block convolution in structure lightweight.
Moreover, using a classic CIFAR-10 dataset, this network decreases parameter dimensionality while accelerating computational processing, with excellent convergence stability and efficiency when the network accuracy is only reduced by 1.3%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Shipu& Li, Runlong& Wang, Yunsheng& Liu, Yong& Hu, Wenwen& Wu, Yingjing…[et al.]. 2020. Research and Verification of Convolutional Neural Network Lightweight in BCI. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139495
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Shipu…[et al.]. Research and Verification of Convolutional Neural Network Lightweight in BCI. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139495
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Shipu& Li, Runlong& Wang, Yunsheng& Liu, Yong& Hu, Wenwen& Wu, Yingjing…[et al.]. Research and Verification of Convolutional Neural Network Lightweight in BCI. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139495
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139495
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر