Original title: Prořezávání hlubokých neuronových sítí pro rozpoznávání textu
Translated title: Deep Neural Network Pruning for Text Recognition
Authors: Petráš, Simon ; Hradiš, Michal (referee) ; Kišš, Martin (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2022
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Dokument predstavuje prácu na prerezávanie neurónovej siete slúžiacej na rozpoznávanie ručne písaného textu. Cieľom práce je vytvoriť program na prerezávanie danej siete. Prerezávali sme dva typy neurónových sieti a to konvolučné a rekurentné neurónové siete. Pri prerezávaní konvolučnej časti bolo experimentované s rôznymi kritériami výberu parametrov. Výsledkom práce je model, ktorý dosahuje 20% zrýchlenie pri znížení presnosti siete iba o 0.4%, ale aj množstvo iných modelov, ktoré sú rýchlejšie ale nadobúdajú aj vyššej nepresnosti. This document is a work on pruning neural network for handwriting recognition. The aim of the work is to create a program for pruning the network. We prune two types of neural networks, namely convolutional and recurrent neural networks. During the pruning of the convolution part, various criteria of parameter selection were experimented with. The result of the work is a model that achieves 20% acceleration while increasing the network inaccuracy by only 0.4%, but also a number of other models that are faster but also acquire higher inaccuracies.
Keywords: CNN; Neural networks; OCR; pruning; Pytorch; RNN; CNN; Neurónové siete; OCR; prerezávanie; Pytorch; RNN

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/207349

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-504891


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses