Key points are not available for this paper at this time.
يتم تناول التعرف على الوجه باستخدام التعلم العميق عمومًا كمشكلة سعة. لقد شهدت هذه المجال نماذج أعمق وأكثر تعقيدًا أو مجموعات بيانات أكبر وأكثر تنوعًا. ومع ذلك، يعد الأثر الكربوني للتعلم الآلي مصدر قلق. هناك دفع حقيقي لتقليل استهلاك الطاقة في التعلم الآلي بينما نسعى نحو مجتمع أكثر صداقة للبيئة. إن تقليل استهلاك الطاقة أو ميزانية الحساب هو دائمًا أمر مرغوب فيه، إذا لم يتم تقليل الدقة إلى مستوى غير قابل للاستخدام. نقدم نهجًا باستخدام محول الرؤية المتقدم ومخرجات مبكرة لتقليل ميزانية الحساب دون التأثير بشكل كبير على الأداء. نحن نطور نظامًا للتعرف على الوجه والتعريف به مع مجموعة مغلقة ونظهر أنه مع تقليل صغير في الأداء، يمكن تحقيق انخفاض معقول في FLOPs باستخدام طريقتنا.
درس نكسون وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.