Estratégia de Treinamento para Poda Consciente de Modelo de CNN Aplicado a Classificação de Imagens - Goldbarg, Mateus A. S. de S.; Silva, Sérgio N.; da Silva, Lucileide M. D.; Fernandes, Marcelo A. C. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023)
Este artigo apresenta uma nova estratégia de treinamento para compressão de modelos de redes neurais convolucionais (Convolutional Neural Networks - CNN). A estratégia proposta utiliza um esquema de poda consciente dos pesos da CNN, diferenciando-se das abordagens convencionais. Neste trabalho, a poda consciente é aplicada de forma contínua durante todo o processo de treinamento, em todos os mini-batches. A estratégia foi aplicada em um problema de classificação de 10 mil imagens, pertencentes a 10 classes diferentes, utilizando o dataset CIFAR-10. Os resultados obtidos demonstraram que foi possível remover aproximadamente 82% dos parâmetros da CNN, mantendo uma alta acurácia. Esses resultados evidenciam a eficácia da técnica de remoção de pesos por poda consciente para essa aplicação específica.