Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-02-23T15:22:45Z
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2015_EmersonLopesMachado.pdf: 3892504 bytes, checksum: 2b7bca95e649443f1f40cfc3df98fa56 (MD5) / Apresento nesta tese a análise teórica e as avaliações empíricas do conjunto de técnicas que proponho para a redução do custo computacional da classificação em tempo de teste de classificadores que são baseados em transformada e limiar suave aprendidos a partir dos dados de treinamento. Modificando o procedimento de otimização numérica utilizado na aprendizagem da transformada e do vetor de classificação, assim como aplicando um processamento em seus respectivos elementos após a aprendizagem, as técnicas que proponho permitem reduzir a quantidade de bits necessária para se realizar a classificação e trocar cada multiplicação em ponto flutuante por um simples deslocamento de bit em inteiro. Como estudo de caso, utilizei o algoritmo de classificação Learning Algorithm for Soft-Thresholding (LAST) e os mesmos conjuntos de dados utilizados no artigo que o apresenta. Os resultados do estudo de caso confirmam a possibilidade de se utilizar somente somas e deslocamentos em inteiro para a classificação em tempo de teste com uma perda de acurácia limitada. Essas operações de baixo custo computacional são importantes em implementações feitas em FPGA por permitir aumentar a velocidade de classificação e ao mesmo tempo diminuir o consumo de energia e o custo de fabricação. Além disso, as técnicas que apresento reduziram em quase 50% a quantidade de bits necessária para a extração de características na maioria dos experimentos que realizei.
______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / We present a theoretical analysis and empirical evaluations of a novel set of techniques for computational cost reduction of classifiers that are based on learned transform and soft-threshold. By modifying optimization procedures for dictionary and classifier training, as well as the resulting dictionary elements, our techniques allow to reduce the bit precision and to replace each floating-point multiplication by a single integer bit shift. We also show how the optimization algorithms in some dictionary training methods can be modified to penalize higher-energy dictionaries. We applied our techniques with the classifier Learning Algorithm for Soft-Thresholding, testing on the datasets used in its original paper. Our results indicate it is feasible to use solely sums and bit shifts of integers to classify at test time with a limited reduction of the classification accuracy. These low power operations are a valuable trade off in FPGA implementations as they increase the classification throughput while decrease both energy consumption and manufacturing cost. Moreover, our techniques reduced almost 50% of the bit precision in almost all datasets we tested.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/19722 |
| Date | 10 July 2015 |
| Creators | Machado, Emerson Lopes |
| Contributors | Miosso, Cristiano Jacques, Jacobi, Ricardo Pezzuol |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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