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语义推理提高神经网络速度和准确性
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为语义推理（SINF）的新框架，通过利用潜在表示中的内在冗余来减少计算负担，可以识别物体属于的语义簇并执行与该语义簇相关的子图进行推理。在基准测试中，SINF 可以减少 VGG19、VGG16 和 ResNet50 的推理时间，同时只损失少量精度。
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关键要点
- 提出了一种名为语义推理（SINF）的新框架，通过利用潜在表示中的内在冗余来减少计算负担。
- SINF 可以识别物体属于的语义簇并执行与该语义簇相关的子图进行推理。
- 使用判别能力分数（DCS）方法提取每个簇特定的子图。
- 在基准测试中，SINF 能够减少 VGG19、VGG16 和 ResNet50 的推理时间，精度损失分别为 0.17%、3.75% 和 6.75%。
- DCS 在 VGG16、VGG19 和 ResNet50 中取得优秀的精度，分别比现有的判别分数高出 3.65%、4.25% 和 2.36%。
- DCS 作为剪枝标准，相比于已有的 ICLR2023 最新工作，可以提高 8.13% 的准确率，并减少 5.82% 的参数量。
- SINF 在考虑每个簇的准确率时，相对于基础模型 VGG16、VGG19 和 ResNet50，性能提高了平均分别为 5.73%、8.38% 和 6.36%。
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