Artigo em revista científica Q1
The multi-lane capsule network (MLCN)
Vanderson Martins do Rosario (Vanderson Martins do Rosario); Borin, Edson (Borin, Edson); Maurício Breternitz (Breternitz, M.);
Título Revista
IEEE Signal Processing Letters
Ano (publicação definitiva)
2019
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
Mais Informação
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Abstract/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.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Capsule network,Multi-lane,Deep learning,CNN
  • Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
001 CAPES
313012/2017-2 CNPq
UID/CEC/50021/2019 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
CCES2013/08293-7 Fapesp
UID/MULTI/0446/2013 Fundação para a Ciência e a Tecnologia